党宏社, 白　梅

(陕西科技大学 电气与信息工程学院， 陕西 西安　710021)



一种基于分层AP的视频关键帧提取方法研究

党宏社, 白梅

(陕西科技大学 电气与信息工程学院， 陕西 西安710021)

摘要：为从大量的视频资源中高效准确地提取关键帧图像来表达视频的主要内容，针对传统AP聚类方法提取关键帧无法适应大规模图像集的问题，提出一种分层AP的关键帧提取方法.提取所有视频序列的颜色和纹理特征，将待聚类的图像集进行分层，用传统AP聚类方法求取每个图像子集的聚类中心；用得到的聚类中心进行自适应的AP聚类，根据Silhouette指标选取最优的聚类结果，即可得到视频序列的关键帧代表.实验表明,该方法能快速准确地提取视频最优关键帧，在保证保真度指标的同时能提高关键帧提取的压缩比，且适用于不同类型的视频资源. [5] 范少冲，彭进业，冯晓，等．基于多核学习和AP聚类的图像选取方法[J]．计算机应用研究，2011，28(6)：2 365-2 368．

关键词：视频检索； 关键帧； AP； 层次划分； 聚类

0引言

视频包含了大量的静态帧图像，同一个镜头下的视频图像极其相似，因此含有较多冗余信息.关键帧反映了镜头的主要内容，提取最具代表性的帧图像用以实现视频检索以及视频摘要能达到更加高效准确的结果.

关键帧的提取主要有阈值法、基于镜头边界、运动分析和聚类的方法.阈值法根据帧与帧之间的差异与阈值的比较确定关键帧，当视频中有目标快速运动，就会选择过多的关键帧；……