司若妍，张明（上海海事大学信息工程学院，上海　201306）

基于K-means聚类算法的视频关键帧提取的研究

司若妍，张明
（上海海事大学信息工程学院，上海201306）

关键帧是视频处理中的一个关键技术。通过对视频进行关键帧提取，来有效地获取视频信息，从而提高人们在视频库中检索信息的准确性和效率。K-means聚类算法是视频关键帧提取的一个重要方法，但是，聚类阈值设定不合理，往往会导致关键帧的提取效果不理想，所以，针对以上问题提出一种自适应阈值的方法，并通过实验证明该方法的有效性。

K-means聚类算法；关键帧提取；自适应阈值

0　引言

随着现代计算机网络和多媒体信息技术的快速发展，越来越多的人依赖于网络作为自己的信息获取渠道。视频、音频、图像和文本是网络信息传递的主要媒介。视频由于其直观，内容丰富的特点，愈发成为人们欣然接受的一种信息获取方式和娱乐休闲方式。视频被广泛应用于生活中的各个领域，例如医疗、广告、影视、教育、体育竞赛等。但是，如何快速有效地在丰富的网络视频资源里，找出人们所需要的视频信息并非是一件易事，所以，这也越发引起人们的关注。

人们看到的视频是由一系列视频图像帧组合而成，而关键帧是可以代表视频的主要内容和事件的变化过程那些图像帧，所以，可以通过提取出视频中的关键帧来获取视频中的相关信息。关键帧的提取是视频处理的一个关键技术，是将对视频的处理转化为图像处理的一个重要的方法，它可以在很大程度上减少了计算机处理信息的数据量，同时也可以提高人们在视频库中检索视频信息的准确性和效率。……