关键帧

摘要： 针对现有视觉/惯性初始化算法中要素不全面、估值不准确等问题,提出一种包含尺度、重力、陀螺仪零偏、加速度计偏置以及关键帧速度的多要素初始化方法,该方法通过同步估计加速度计偏置和关键帧速度来提升加速度计偏置的收敛速度和准确性,从而提升初始化的速度。此外,通过对结束时间设置了判定条件,保证在不同情况下均能快速、准确地获取初值。最后,以调整不同阶段的关键帧插入策略来提升结果的可靠性,形成一套完整的视觉/惯性初始化过程。使用尤·罗·克(EuRoC)数据集对所提算法进行验证,结果表明初值能够在多种情况下快速收敛,并且在准确度上较原方法有明显的提升,能够保证后期导航的效率。

摘要： 针对视频信息中空间域和时间域上特征提取存在运算成本高和时序信息不明显的问题,本文使用基于注意力机制的残差网络和双向LSTM复合模型,将视频提取出的关键帧输入到嵌入注意力机制的卷积神经网络和双向LSTM网络结构中分别提取视频的空间信息和时序信息,将本网络模型进行实验验证准确率有了一定的提升。随着互联网和自媒体的发展,视频文件逐渐成为了人们日常生活中的主流信息载体。

摘要： 针对短视频推荐的广告与视频内容无关,而导致的投放收益低和用户体验差的问题,提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧,使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键帧中包含的物品,并使用基于用户偏好的广告推荐算法实时更新用户的偏好权重.算法实现与仿真测试结果表明,所提出的方法可以满足实时用户推荐系统的需求,并能够根据用户的偏好情况进行广告推荐,实现84.19%的推荐准确率.

摘要： 手语识别可以使聋哑人与健全人之间的交流更加便捷,随着深度学习领域的快速发展,手语识别领域迎来了新的机遇.本文以孤立词手语识别为研究对象,针对手语数据冗余、信息多的问题,提出了一种基于3D卷积神经网络的手语识别新方法.通过提取手部区域和关键帧去除手语视频中的冗余信息,改进C3D网络模型结构并引入注意力机制,重点关注语义信息丰富的视频帧,使用余弦退火学习率下降算法提高模型的收敛速度.在DEVISIGN-D手语数据集上,与3种手语识别算法做了实验对比,实验结果表明,该方法能很好地识别孤立词手语,top-5准确率达到了98.4%.

摘要： 针对PL-SLAM(Point and Line Simultaneous Localization And Mapping)算法在稠密场景下同时使用点线特征造成特征计算冗余,以及曲线运动时漏选关键帧等问题,提出一种基于改进关键帧选取策略的快速PL-SLAM算法(Improved keyframe extraction strategy-based Fast PL-SLAM algorithm,IFPL-SLAM).该算法引入一种基于信息熵引导的位姿跟踪决策,使用信息熵评价优先提取的特征点,依据评价结果决策点线特征的融合使用方式,避免了在纹理稠密场景下点线特征同时使用造成数据冗余,提高了算法的实时性;与此同时,为避免曲线运动时漏选关键帧,采用逆向索引关键帧选取策略补充在曲线运动中漏选的关键帧,提高了闭环的准确率和定位精度.在公开的KITTI数据集和TUM数据集中进行测试,测试结果表明本文算法的运行时间与PL-SLAM算法相比减少了16.0%,绝对轨迹误差相比于PL-SLAM算法缩小了23.4%,表现出了良好的构图能力.

摘要： 当前体育视频压缩算法存在压缩率低,丢失信息严重等缺陷,为了获得理想的体育视频压缩效果,提出了基于主成分分析和KL变换的体育视频压缩算法。首先分析当前体育视频压缩的研究现状,找到各种体育视频压缩算法的不足,然后采用主成分分析算法对体育视频关键帧投影,得到多个子空间,并采用KL变换对体育视频关键帧的子空间进行编码,使子空间的KL变换系数相关性最小,从而最大限度的实现体育视频压缩,最后与其它体育视频压缩算法进行仿真测试,测试结果表明,主成分分析和KL变换提升了体育视频压缩率,不仅能够去掉体育视频关键帧之间的冗余信息,而且体育视频压缩效率高,获得了比传统算法更好的体育视频压缩效果,具有更加广泛的实际应用价值。

摘要： 为提高监控视频中行人异常行为检测效率,提出了结合关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别方法。该方法在人体骨架关键点检测的基础上,采用关键点运动特性定位视频中行人异常行为关键序列,利用时空图卷积网络可以提取行人时空特征的优点,在关键帧序列上构建人体骨架时空图,同时建立基于瓶颈残差模块的时空图卷积网络行为识别模型,实现对监控视频中行人异常行为的高效识别。采用自建数据集和公开数据集对该方法有效性进行检验,结果表明,该关键帧定位算法可高效实现异常行为定位,结合基于瓶颈残差模块时空图卷积网络,在减少时空图卷积网络计算复杂度的同时提升了网络性能,能够有效判断行人异常行为。

摘要： 基于视觉的SLAM中,RGB-D SLAM技术是以RGB-D摄像机为传感器的一种具有代表性的SLAM技术。RGB回环检测是消除漂移量的重要手段,也是特征提取和优化的关键环节。经典回环检测过程中,特征匹配需要每帧图像与之前的每一帧进行匹配,耗时长、效率低,由此提出一种基于词袋模型的改进检测方法,可以有效加快特征匹配,提高回环检测的效率。首先,在经典RGB-D SLAM技术中的ORB特征提取基础上,根据文章中的算法计算出根节点、设置权重,并计算其他数据;根据得到的节点数据生成词典和K叉树,使用TF-IDF算法计算节点权重。用节点权重和节点距离组合得到词袋模型,通过对两帧图像词袋模型中的节点计算相似度,从而减少累积误差,达到减少计算量和回环检测的目的,以提高SLAM建图效率,较好地解决定位与地图构建问题。

摘要： 针对现有方法在机器人室内定位中无法同时满足高精度定位、快速处理及稠密地图重建的问题,在拥有跟踪、地图构建和回环检测三线程的ORB-SLAM3系统基础上设计了三维稠密地图构建算法,分别在跟踪阶段、局部光束法平差阶段(bundle adjustment,BA)和全局BA阶段,对满足需求的关键帧进行二次采样和位姿更新,然后通过关键帧和对应位姿计算得到三维点云,最终获得稠密地图。实验结果表明,所提方法在Jetson AGX Xavier嵌入式平台上对TUM数据集的定位速度达到了10.8 frame/s,均方根误差仅有0.213%,验证了该系统的高精度与快速性,可以满足机器人室内定位与建图需求。

摘要： 视频哈希是从视频中提取到的基于视觉内容的短小数字序列,在实际应用中,用视频哈希来表示视频,能降低视频的存储代价和视频相似计算的复杂度。目前,视频哈希已被广泛应用于拷贝检测、篡改取证、视频索引、视频检索等方面。近年,视频哈希研究取得许多重要进展,研究人员设计和开发出多种手工特征提取技术,并建立一系列视频哈希算法。本文将基于手工特征的视频哈希算法分为空域计算和时空域计算2个大类,其中基于空域计算的哈希算法又分为逐帧计算和关键帧计算2类,而基于时空域计算的哈希算法则分为正交变换、统计特征、视觉特征点、数据降维和其他技术5类。根据这些分类,本文先分析每类算法的代表性研究成果并总结其性能;然后介绍常用的哈希度量方法、性能评价指标和视频数据集;最后列出未来研究工作可重点关注的内容,包括面向篡改取证的视频哈希、基于深度学习的高效视频哈希和面向移动应用的轻量级视频哈希等。

摘要： Kinect问世以来,越来越多的研究者开始研究基于深度信息和骨架信息的人体动作识别.为了提高动作识别的准确率和实时性,并且降低计算过程中的计算复杂度,提出了一个基于关键帧的骨架特征的人体动作识别方法.采用K-均值聚类算法对人体动作视频序列做聚类,通过聚类出的数据提取人体动作视频序列中的关键帧.提取关键帧中的关节点位置和人体刚体部分之间的骨架角度两种特征,利用SVM分类器对动作序列进行分类.在MSR-DailyActivity3D数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并且提高了实时性.

摘要： 本文提出一种关键帧实时匹配方法。首先介绍相位相关理论,在此基础上进行指定重叠度关键帧的自动提取；接着利用SURF特征匹配算法完成重叠区域的实时匹配。实验结果表明本文采用的方法能准确实现指定重叠度关键帧的实时匹配。

摘要： 关键帧的使用不仅能使视频索引的数据量得到大大减少，同时也为视频检索的组织框架提供方便.在自适应帧数的关键帧提取方法的基础上，对阈值的选定引用了一种自适应阈值的选取方法，从而能较有效的提取关键帧.

摘要： 在传统的关键帧动画中,动画师对关键帧进行编辑并通过插值生成一段连续的动画.运动捕捉数据的每一帧均可看作关键帧,但是对其直接进行编辑非常烦琐,我们需要从运动中提取具有代表性的关键帧,简化运动编辑操作。已有的关键帧抽取方法主要基于一些局部误差度量策略,算法的全局误差难以得到保证。本文提出了一种基于动态规划的运动捕捉数据的关键帧提取算法,该算法通过曲线拟合技术对密集采样的运动捕捉数据进行减帧,在生成指定数目关键帧的同时保证误差达到全局最小。此外,用户可以利用传统的关键帧技术对减帧后的运动进行编辑.

摘要： 提出了一种基于关键帧并采取PCA压缩与RBF神经网络进行处理的运动编辑算法。对被捕获的运动数据关键帧序列应用PCA压缩处理，可以使高维的运动数据降到低维空间,从而为运动捕获数据的内插和外推提供了可能；在运动数据的内插处理阶段,将数据归一化以减小RBF神经网络的误差,并采用RBF神经网络将经过压缩的关键帧序列与运动高层参数建立联系。该算法所采用的神经网络不但能以较快的运算速度、较强的非线性映射能力以及较好的预报效能计算出关键帧数据,而且在高次四元数球面Hermite插值简单计算之下获得全部的运动数据。实验证明,该算法能以更高的效率进行运动数据编辑,所需计算时间可减少到原有时间的(k)以下。

摘要： 本文旨在分析现有数字内容保护技术的方法,设计一个数字内容保护系统的基本框架,该框架由转码器、播放器、许可证服务器和内容服务器四部分组成.重点探讨基于FFmpeg的数字内容加解密的原理、过程和方法,提出基于关键帧数据包加密的方法实现对数字视音频内容的加密保护.与其他数字内容保护加密方法相比,在有效实现数字视音频的内容加密保护的前提下,本方法技术复杂性较低,经济实用.

摘要： 在计算机三维动画中,通过简化的碰撞算法和基于FFD的柔体变形模拟算法,实现在骨骼牵动皮肤运动的基础上,叠加皮肤挤压变形的效果.将速度相关的柔体变形模拟算法转化成了只与位移有关而与速度无关的处理方式,从而使柔体变形模拟可以采用关键帧插值计算的方式来计算下一帧的位置.

摘要： 本文主要介绍了建筑工程三维模型和虚拟现实表现方面的三维软件——三维施工现场平面设计软件。文章阐述了三维施工现场平面设计软件的功能与特点：该软件依托中国建筑科学研究院自主研发的三维图形平台,具有强大的建模功能,能够快速实现建筑物和施工现场各种实体的参数建模。该软件能够对各种模型进行修改编辑,并可任意更换实体的面材质,还可以快速布置施工现场周围的绿化环境。在动画方面,由于平台具有强大的关键帧技术,因而在此基础上开发出各种类型的施工动画,可以为用户提供快速制作录制动画的功能,并可真实的模拟施工现场的施工情况。

摘要： 相对于传统二维动画而言，三维动画由于电脑软件的参与而使动画制作效率大大提高。而三维动画软件中的数据驱动利器——表达式与脚本语言，又是制作某些动画效果的最佳选择，不但可以提高动画表现效果，而且可以再次大大提高动画制作效率，使动画师从枯燥的“Keying”关键帧中解放出来，使动画制作过程充满乐趣。

摘要： 时下互联网视频节目在线播放和下载网站盛行，但是视频节目内容良莠不齐。为保证未成年人的健康上网、安全上网，文明上网，本文从色情视频节目特点入手，分析色情视频节目内容特点，论述了色情视频节目检测中常用关键技术，阐述了互联网色情视频节目检测需要进一步解决的问题。

摘要： 本公开描述了从视频帧序列标识关键帧。通过对未经压缩的数据的操作而生成的第一信息集被访问。通过压缩数据生成的第二信息集也被访问。该第一和第二信息集被用于从视频帧标识关键帧。

摘要： 本发明公开了一种基于邻近I帧DC图像相似度的压缩域关键帧提取方法，该方法首先计算原始视频中邻近I帧DC图像的相似度，形成相似度集合，其次利用聚类算法Kmeans对邻近I帧的DC图像相似度集合进行聚类，最后根据聚类结果中各I帧的相关度值进行关键帧提取。本发明充分利用相邻I帧相似度较大的特点，来减少计算次数以避免大量不必要的计算和应用聚类方法Kmeans对相似度集合Sdist在较短时间内完成聚类，改变了先镜头分割后提取关键帧的思路，简化了视频关键帧提取过程，并保证了结果的有效性；而且，本发明可处理多种类型视频文件的关键帧提取。

摘要： 提供一种搜索运动图像的帧的方法和装置。该方法包括设置搜索的开始位置；在开始位置开始，双向搜索运动图像的关键帧；解码找到的关键帧；以及在多个屏幕上显示解码的关键帧；其中，在多个屏幕上显示的关键帧是在从搜索开始位置起的相应位置上搜索的关键帧。该方法和装置使用户能通过使用多个屏幕搜索关键帧，来容易和快速地搜索运动图像的帧。

摘要： 本发明提供一种处理用于在双重调制显示系统上显示的由一系列帧构成的图像数据的方法和系统，所述双重调制显示系统具有设置用于照明第二调制器的第一调制器，其中不针对每个帧计算第一调制信号和亮度图。替代地，使用被称为“关键帧”的特定帧提供针对多个其它帧的第一调制信号和亮度图。

摘要： 本发明公开了一种基于关键帧和非关键帧的动作评估方法及系统，属于机器视觉领域，方法包括将视觉传感器获取的人体32个关节点每一帧的三维坐标导出；选取特征关节点；对特征关节点的异常三维坐标进行修正；计算出特征关节点间每一帧在XOY、XOZ、YOZ三个平面的角度，绘出角度变化曲线；如果曲线由多个动作组成，将其分割为单个动作的曲线；将实际动作与其标准动作的曲线在关键帧和非关键帧处进行不同方式的对比，计算关键帧处角度差的绝对值，得到最终评估结果；系统包括数据导入模块、特征关节点选取模块、数据处理模块、角度计算及其曲线绘制模块、曲线处理模块和动作评估模块。本发明准确度高，过程简单高效，计算过程简单容易理解。

摘要： 本发明公开了基于帧间差分和颜色直方图差值的关键帧提取方法。该发明第一阶段基于帧间差分对监控视频中的运动目标进行检测，将监控视频划分为只包含运动目标的视频序列，得到候选关键帧。第二阶段计算候选关键帧中相邻两帧的颜色直方图差值，并设置阈值，去除相似的图像帧，得到最终的关键帧集合。与其他关键帧提取技术相比，该发明在保证关键帧集合的内容具有较高代表性的同时，显著降低了关键帧提取所需的时间，满足了实时性的要求，并尽可能减少集合中的冗余信息，使得关键帧帧数较少，进而降低后续目标识别、人流量统计等任务算法的时间复杂度。

摘要： 本发明公开多帧深度图像定位的关键帧融合控制方法及视觉机器人，所述关键帧融合控制方法包括：步骤1、分别计算移动机器人的3d‑tof摄像头采集到的当前帧深度图像与预先采集到的关键帧序列内的每一关键帧之间的相对位姿；其中，关键帧序列是移动机器人预先存储的连续排列的深度图像的序列；步骤2、当所有计算出的相对位姿都满足预设的显著位姿变化条件时，将3d‑tof摄像头当前采集的当前帧深度图像配置为新的关键帧，再将这个新的关键帧插入所述关键帧序列，以使得下一次参与前述的相对位姿计算的关键帧反映移动机器人最新的位置关系。

摘要： 本公开描述了从视频帧序列标识关键帧。通过对未经压缩的数据的操作而生成的第一信息集被访问。通过压缩数据生成的第二信息集也被访问。该第一和第二信息集被用于从视频帧标识关键帧。

摘要： 本发明公开了一种基于邻近I帧DC图像相似度的压缩域关键帧提取方法，该方法首先计算原始视频中邻近I帧DC图像的相似度，形成相似度集合，其次利用聚类算法Kmeans对邻近I帧的DC图像相似度集合进行聚类，最后根据聚类结果中各I帧的相关度值进行关键帧提取。本发明充分利用相邻I帧相似度较大的特点，来减少计算次数以避免大量不必要的计算和应用聚类方法Kmeans对相似度集合Sdist在较短时间内完成聚类，改变了先镜头分割后提取关键帧的思路，简化了视频关键帧提取过程，并保证了结果的有效性；而且，本发明可处理多种类型视频文件的关键帧提取。

摘要： 提供一种搜索运动图像的帧的方法和装置。该方法包括设置搜索的开始位置；在开始位置开始，双向搜索运动图像的关键帧；解码找到的关键帧；以及在多个屏幕上显示解码的关键帧；其中，在多个屏幕上显示的关键帧是在从搜索开始位置起的相应位置上搜索的关键帧。该方法和装置使用户能通过使用多个屏幕搜索关键帧，来容易和快速地搜索运动图像的帧。