基于改进K-Means的动态视频关键帧提取模型

向东; 吉静; 张景瑞; 欧阳泉

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基于改进K-Means的动态视频关键帧提取模型

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如何从动态视频图像大量的冗余信息中提取关键信息,进而有效地存储和检索视频成为当前本领域研究的热点.模型通过对图像帧进行分块,再对块图像帧进行预处理,基于熵密度的比较选择初始聚类中心,进而确定初始聚类半径,应用归一运算,合并同类图像帧以生成关键帧,用来表征图像的主要内容.实验表明该文模型能够减少动态视频信息中的冗余度,同时还能有效地还原视频真实内容,对于视频存储和检索具有非常重要的意义.

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来源
《现代信息科技》 |2021年第3期|9-1216|共5页
作者
向东; 吉静; 张景瑞; 欧阳泉;
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作者单位

武汉兴图新科电子股份有限公司湖北武汉 430073;

武汉兴图新科电子股份有限公司湖北武汉 430073;

厦门大学航空航天学院福建厦门 361102;

武汉兴图新科电子股份有限公司湖北武汉 430073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
K-Means; 图像熵; 关键帧; 视频检索;

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