[发明专利]一种视频关键帧的提取方法及系统

说明书

一种视频关键帧的提取方法及系统，所述方法包括：检测视频的视频序列，将所述视频序列分为运动的镜头和静止的镜头；获取所述运动的镜头的第一类关键帧；获取所述静止镜头的第二类关键帧，其中，所述视频的关键帧包括所述第一类关键帧和所述第二类关键帧。本发明实施例通过将视频序列分为运动使用的镜头和静止的镜头，对运动的镜头使用自适应K值聚类算法；对静止的镜头使用基于镜头边缘的算法，即选取该镜头的尾帧。因此，本发明实施例能够用较少的视频关键帧代表更多的视频内容，且减少对视频序列关键帧的提取时间。

技术领域

本发明实施例涉及视频索引技术领域，尤其涉及一种视频关键帧的提取方法及系统。

背景技术

目前，随着网络视频数据大量的增加，视频数据库管理系统得到广泛的研究，并具有广阔的商业前景。视频数据库管理系统需要有效的索引技术，而镜头分割和关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧(key frame)，也称为代表帧，是描述一个镜头的关键图像帧，它通常会反映一个镜头的主要内容。关键帧的使用极大减少了视频索引的数据量，同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。

此外，在关键帧提取过程中,通常要提取帧图像的特征来完成图像到数据的转变。但要达到提取的目的,必须结合一定的算法和技术,才能降低视频数据量巨大产生的影响。聚类技术在这方面具有很好的实用性,尤其对于较大的图像数据库来说。先采用某种聚类算法,把图像库中的图像进行分类；在此基础上提取关键帧会使计算量大大减少,为快速准确的视频检索奠定了基础。

然而，各种视频关键帧提取算法中，代表视频内容的关键帧较多，并且关键帧提取的时间较长。因此，提出一种能够用较少的关键帧代表更多的视频内容，且能够有效减少了视频序列关键帧提取的时间成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请通过提出一种视频关键帧的提取方法及系统，该方法能够用较少的视频关键帧代表更多的视频内容，且能够有效减少对视频序列关键帧的提取时间。

本申请第一方面提供一种视频关键帧的提取方法，所述方法包括：检测视频的视频序列，将所述视频序列分为运动的镜头和静止的镜头；获取所述运动的镜头的第一类关键帧；获取所述静止镜头的第二类关键帧，其中，所述视频的关键帧包括所述第一类关键帧和所述第二类关键帧。

在一种可能的实现方式中，获取所述运动的镜头的第一类关键帧步骤包括：用聚类中心算法获取所述运动的镜头的第一类关键帧。

在一种可能的实现方式中，所述聚类中心算法包括：步骤一，对所述运动的镜头中运动的物体进行标记，被标记的数据对象组成数据对象集合；步骤二，预设K值，从所述数据对象集合中选取K个数据对象作为初始聚类中心，形成初始聚类中心集合和初始聚类集合；步骤三，计算所述初始聚类中心集合中聚类中心之间的互信息，且当互信息大于或等于预设阈值T时，合并两个聚类中心；其中，所述互信息用于表示两个对象之间的相似度；步骤四，计算所述数据对象集合中数据对象与所述初始聚类集合中数据对象之间的互信息，并将最大所述互信息值的第一数据对象加入到对应的聚类中，且将所述第一数据对象从所述数据对象集合中删除；步骤五，当计算所述初始聚类集合中数据对象的平均互信息值，获取所述互信息值相差最小的两个数据对象时，将其中一个数据对象作为新的聚类中心，转回执行步骤三；步骤六，当所述初始聚类集合的数据对象都被分到同一聚类时，算法中止，最终形成聚类的中心即为所述第一类关键帧。

在一种可能的实现方式中，获取所述静止镜头的第二类关键帧步骤包括：用镜头边界算法获取所述静止镜头的所述第二类关键帧。

在一种可能的实现方式中，所述镜头边界算法将所述静止的镜头中尾帧作为所述第二类关键帧。

在一种可能的实现方式中，所述运动的镜头包括所述视频的内容运动的镜头和所述视频的内容渐变的镜头；所述静止的镜头包括所述视频的内容静止的镜头和所述视频的内容活动性小的镜头。