基于特征聚类的视频摘要生成技术研究

摘要

1绪论
　　传统意义上的视频指的是将连续的静态影像影响通过电信号的方式加以记录、处理、储存的技术。因为人眼存在视觉暂留，难以辨别每秒超过24帧影像中的单幅画面，只能看到一段平滑过渡的连续效果，通常这样的画面被称为视频。

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 课题研究内容

1.4 论文的结构安排

2 视频摘要方法介绍

2.1 视频摘要中的特征选取

2.2 关键帧的提取

2.3 视频摘要的生成

3 基于BOVW模型的常用聚类方法

3.1 K均值聚类

3.2 SGONG神经网络聚类

4 基于特征聚类摘要系统中的特征提取

4.1 CEDD特征

4.2 基于BOVW模型的SIFT直方图特征

4.3 特征融合

4.4 实验分析

4.5 小结

5 基于特征聚类的视频摘要系统实现

5.1 视频摘要系统框架

5.2 基于SGONG的视频帧聚类

5.3 任意长度的视频摘要生成

5.4 实验结果与分析

5.5 小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 存在的问题

致谢

参考文献