[发明专利]一种视频关键帧选取方法

说明书

一种视频关键帧选取方法，包括：使用聚类方法将视频帧分为n个类，记为F；计算候选关键帧集合C；计算候选关键帧c_i代表的视频信息量I_i；选取视频信息量I_i最大的候选关键帧c_i作为第一个关键帧集合S₁；按照式迭代计算下一个关键帧集合S_k+1；判断关键帧集合S_k+1所代表的视频总信息量；输出关键帧集合S_k+1。本发明从关键帧集合的多样性与最大的信息覆盖角度出发，可以快速有效的从已分类视频帧中选择关键帧集合，能很好的避免冗余帧的出现，并且能够自动决定关键帧集合的长度。本发明简单易行，效果优良。

技术领域

本发明涉及一种视频关键帧选取方法。特别是涉及一种利用已经分好类别的视频帧准确确定视频的关键帧的视频关键帧选取方法。

背景技术

视频摘要是以一种更简略的形式将视频内容表示出来的方法，是对目标视频内容的一种总结。基于关键帧(keyframes)的静态视频摘要是视频摘要的一种重要表现形式，静态视频摘要通常由一组从原始视频提取的关键帧组成，具有浏览速度快、不需要考虑音视频同步等方面的优点。一个好的静态视频摘要能够使用户在最短的时间内获取目标视频的最大信息。

目前常用的静态视频摘要方法有基于聚类的方法、帧间最小相似度法、最小重构误差法等。基于聚类的方法是目前视频摘要中比较主流的方法，基本思想是通过提取视频的视觉等特征，然后将特征进行聚类，然后从聚类好的视频帧中选取关键帧集合。比较流行的聚类算法有k均值聚类、Delauny三角剖析、图切割、AP聚类、DBSCAN聚类等。

基于聚类的方法最后一步需要从视频帧的每个分类中选取关键帧集合，目前通常做法是从每一类中选取距离聚类中心最近的一帧作为关键帧，但这样做的一个弊端就是很容易出现冗余的关键帧，这样就与视频摘要中关键帧的多样性原则相违背。目前去掉冗余帧的方法一般都是对关键帧两两做颜色直方图的交，如果大于某个阈值则认为做颜色直方图交的两个关键帧有一帧为冗余帧。但是这种方法很容易出现错误的检测，有时不能很好的去除冗余帧，有时会把完全不相同的关键帧当做冗余帧。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种不但能很好的避免冗余帧的出现，还能自动决定关键帧集合的长度的视频关键帧选取方法。

本发明所采用的技术方案是：一种视频关键帧选取方法，包括如下步骤：

1)使用聚类方法将视频帧分为n个类，记为F＝{F₁,…,F_i,…,F_n}，F_i表示第i类视频帧；

2)计算候选关键帧集合C，C＝{c₁,…,c_i,…,c_n}，其中，c_i是第i类候选关键帧，

式中，为第i类F_i中视频帧特征向量的平均值，f为第i类F_i中任意视频帧的特征向量；

3)计算候选关键帧c_i代表的视频信息量I_i，其中m_i为候选关键帧c_i所在分类的视频帧个数；

4)选取视频信息量I_i最大的候选关键帧c_i作为第一个关键帧集合S₁；

5)按照下式迭代计算下一个关键帧集合S_k+1：