视频摘要技术

合集下载

视频摘要,视频检索,视频增强

1.2 海量监控视频录像分析
当前上千万个摄像头遍布街头，昼夜不停地监视和录像，在改善社会治安的同时，也产生出海量的视频需要监控管理平台处理。由于人手有限，大量的摄像视频处于无人实时监视，过期自动删除的状况。理想情况是一旦有重要事件发生，系统能充分利用监控视频录像，快速查找到事件线索，协助破案。
海量监控视频录像分析领域，传统以人海战术为主的视频线索查找，犹如大海捞针，面临巨大挑战，急需智能视频录像分析系统，采用视频浓缩摘要方法去缩短查看时间、采用视频目标分类检索的方法缩小搜索范围，有效配合人工录像核查。这些智能视频分析功能的实现和应用将大大提高海量监控视频录像分析的效率，充分挖掘海量视频监控录像中的宝藏。
图 4，基于语义的检索另外一种检索方式是样本查询，它是一种使用目标图像视觉特征，基于内容的目标图像的索引和查询。例如要查询一辆出租汽车，用户可以输入图片或者素描画
图 5，基于样本的检索视频目标分类检索产品特点： � 支持多种检索条件，包括时间、地点（通道）、事件（技防告警、移动侦测等）、标记等的精确查询功能 � 支持基于事件、目标分类或者样本检索等模糊查询检索功能，即采用基于语义的检索或者基于样本的检索 � 可以多摄像机视频同步检索，无缝接驳第三方视频监控管理平台 � 通过视频调度平台，跨区域同步检索 � 更加能够发挥云计算并行处理的优势 � 快速找到目标可能的所在位置 � 直接生成快照列表供用户查找 � 点击目标快照，播放原始视频

监控视频的摘要提取方法研究

法具有快速、确的特点，有较高的实用价值。准具
【键词】监控视频；要提取；动矢量关摘运【图分类号】Ｔ２７Ｔ３１中Ｐ７；Ｐ９【文献标识码】Ｂ
ＲｅｅｒｈｏｓｒｃｔａｔｏｅｈｏｏｙｏｕｖｉａｃｄｏｓａｃｆＡｂｔａｔＥｘｒｃｉｎＴｃｎｌｇｆＳｒｅｌｎｅＶｉｅｌ
文章编号：０２８９（０００ — １６０１０ — ６２２１）４００ — ３
监控视频的摘要提取方法研究
姚彬，史萍，菲，志扬葛谢
（国传媒大学信息工程学院，京１０２）中北００４
・技・实术用
【摘要】分析了监控视频的特点，出了一种基于帧运动量计算和运动片段分割的监控视频摘要提取方法。实验结果表明，提该方
【ｓａｔＴｅｃａａｔｓｏｓｒｅｌｃｉｅｒａａｚｄｈｂｔｃｅｔｃｏｅｏａｅｎｔｅｃｌｌｔｎｏｆｍＡｂｔｃ】ｈｈｒｃｒｆｕｖｉａｅｖｄｏａｅｎｌｅ．ＴｅａｓａｔｘａｔｎｍｔｄｂｓｄｏｈａｕａｏｆｒｅＳｒｅｌｎｙｒｒｉｈｃｉａ

视频摘要检索介绍

随着科学技术的发展，视频监控得以在人们的生活中广泛应用的应用。越来越多的监控摄像头安装在我们身边，随着电脑处理速度的大大提升，磁盘容量的增大、因特网的广泛使用，每天这些设备生成了成千上万的数据。因此，从这些海量的数据中找到重要事件就变得异常困难。所以，找出一种方法去压缩视频，甚至自动地搜索整个文件集就尤为紧迫监控录像的检索与查看依然是一项高成本的、耗时、费力的工作。它往往需要一个庞大的团队来进行集中查看和分析捕获的视频录像，用于调查取证。这样不仅使监控成本提高，且高强度的查看分析容易使人疲劳、出现纰漏、不利于安全监控。深圳久凌技术软件有限公司视频摘要、检索软件的出现，解决了这个棘手的问题，使通过视频调查取证不在费时和繁琐。

智能视频分析是计算机视觉与人工智能领域研究的一个分支，融合了计算机视觉、人工智能及图形分析等多项技术，其发展目标是在监控场景与事件描述之间建立一种映射关系，实现从“看得见到看得明白”。它突破了传统的视频监控中使用的移动侦测，上升到了“识别及分类”层级，能回答“检测到的是什么？”的问题，具有一定的人工智能，相比传统监控具有检测精度高、虚警相对少的特点，可过滤一些干扰因素，具有一定的适应能力。

智能视频分析行业技术及产品现状：在实际应用中，实时事件检测与目标检索，容易受到环境变化（包括光照，阴影，强光源，天气，风吹树摇等背景的动态变化）、摄像机的动态范围窄图像模糊及摄像机本身的抖动等多种因素的影响，智能视频分析往往会有误差；同时，从海量的视频文件中发现重要事件线索如同大海捞针。另一方面，由于监控录像抓拍的人脸不是正面照，分辨率低，表情、姿态、光照以及拍摄年龄与身份证照片有差异，导致传统人脸识别有很大挑战。上述两方面问题容易导致虚警，每天成百上千的误报容易导致用户的不信任度提升，影响智能视频分析技术的推广与普及。

基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法研究

基于深度学习的视频摘要与关键帧提

取算法研究

摘要：

随着互联网的迅猛发展，视频数据成为人们获取信息和娱

乐的重要来源。然而，随着视频数量的不断增加，人们需要更快速和有效地处理和浏览这些视频内容。视频摘要和关键帧提取作为视频内容分析和检索的重要技术，能够提供视频的概要信息和代表性帧，帮助用户快速了解和检索视频内容。

本文将基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法进行详

细研究和探讨。首先，我们将介绍视频摘要与关键帧提取的概念和应用领域。然后，将介绍传统的视频摘要和关键帧提取算法以及其存在的问题和局限性。接着，我们将详细介绍基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法的原理和方法，并分析其优势和挑战。最后，将针对该算法进行实验验证，并对未来研究方向进行展望。

关键词：深度学习、视频摘要、关键帧提取、概要信息、

代表性帧

1. 引言

随着数字技术和互联网的高速发展，用户可以方便地拍摄、共享和传播各种视频内容。然而，海量的视频数据给人们带来了处理和浏览视频内容的难题。视频摘要和关键帧提取作为视频内容分析和检索的重要技术，为用户提供了更快速和有效获取视频信息的方法。

2. 视频摘要与关键帧提取的概念和应用领域

视频摘要是从视频中提取出包含概要信息的视频片段，用

于快速浏览和了解视频内容。关键帧提取是从视频中选择一些代表性的静态图像帧，用于代表整个视频。视频摘要和关键帧提取在许多应用领域得到了广泛的应用，如视频检索、视频摘要浏览、视频摘要生成等。

3. 传统的视频摘要和关键帧提取算法

传统的视频摘要和关键帧提取算法主要基于图像处理和机

基于深度学习的视频摘要技术研究

一、绪论

随着互联网技术的快速发展，视频成为人们日常生活不可或缺

的娱乐和学习方式。在视频产量迅速增加的同时，也给用户带来

了以观看时间为代价的信息浪费。因此，如何高效地摘要视频成

为一个亟待解决的问题。本文旨在探讨基于深度学习的视频摘要

技术，以此提供有助于视频管理和利用的处理方式。

二、视频摘要技术

视频摘要技术是视频内容理解与分析的重要一环。视频摘要的

目的是从海量的视频中提取有意义的信息，同时减少信息冗余和

观看时间。目前，视频摘要技术主要有基于内容的摘要和基于用

户的摘要两种方式。

基于内容的摘要：基于内容的摘要是指根据视频文本、音频、

图像等元素，提取重要内容，组成视频摘要。在基于内容的摘要中，需要对视频的各个元素进行分析和处理。该方法能够有效地

提取视频中的信息，并且更适合应用于静态的场景和机器生成的

视频。

基于用户的摘要：基于用户的摘要是指利用用户观看行为数据，提取他们所感兴趣的视频片段。该方法需要根据用户的兴趣和行

为进行定制化的处理。该方法更适用于动态场景，如直播、用户

生成的视频等。

三、深度学习技术

深度学习是机器学习的分支，其基本原理是构建多层神经网络

结构来模拟人脑对复杂问题的处理方式。深度学习技术具有强大

的特征提取和处理能力，被广泛应用于语音识别、图像分类等领域。

在视频摘要中，深度学习技术主要应用于视频内容理解和表示。通过对视频进行分帧、采样和编码等处理，建立视频的特征表示

模型。同时，结合视频场景、音频、文本等元素，进行特征提取

和分析，识别视频中的显著内容。

四、基于深度学习的视频摘要技术

基于视频摘要的智能视频识别系统的设计与实现

ＬＩＱｉｎｇ－ｘｉａ，ＷＥＩＷｅｎ－ｈｏｎｇ（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＣｉｔｙＣｏｌｌｅｇｅｆＤｏｏｎｇｇｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＴｏｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄｏｎｇｇｕａｎ５２３８０８，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｆＣｏｏｍｐｕｔｅｒ，ＤｏｎｇｇｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＴｏｅｃｈｏｌｎｏｙ，ｇＤｏｎｇｇｕａｎ５２３８０８，Ｃｈｉａ）ｎ
李清霞．魏文红
（１．东莞理工学院城市学院计算机系，广东东莞５２３１０６；２．东莞理工学院计算机学院，广东东莞５２３８０８）摘要：随着计算机科学技术的迅猛发展和多媒体技术的广泛应用，监控视频已经成为日常生活中不可或缺的一部
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓｔｈｅｆａｓｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｈｅｗｉｄｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｍａｓｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｖｉｄｅｏｓｈａｖｅｂｅｃｏｍｅａｎｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｐａｒｔｏｆｏｕｒｌｉｖｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｆｖｉｄｅｏａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｖｉｄｅｏｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｆｒｓｌｔｙ．Ｔｈｅｎ，ｗｅｐｏｐｒｏｓｅｄｄｅｍａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｏｎｉｔｏｉｎｒｇｖｉｄｅｏｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｄｅｓｃｉｒｂｅｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆａｌｌｍｏｄｕｌｅｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｒｅｓｕｌｔｏｆｄｅｍａｎｄａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｅｐｏｐｒｏｓｅｄｔｈｅａｌｌｄｅｓｉｇｎｏｆｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｗｏｒｋｌｏｆｗｏｆａｌｌｆｕｎｃｔｉｏｎｌａｍｏｄｕｌｅｓ．Ａｔｌａｓｔ，ｗｉｔｈＶｉｓｕｌａＣ＋＋ａｎｄＤｉｒｅｃｔＳｈｏｗｓｏｆｔｗａｒｅ，ｗｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｉｄｅｏａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ；ｋｅｙｆｒａｍｅｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｉｒｎｇ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

视频信息索引技术的新发展——视频摘要

代表帧图象序列。
２２典型的视频概要系统．
由于视频资源的数量迅速增加．示、解和提取视频结构表理来提供视频内容浏览和检索服务变得十分重要。其中，于内容基
的视频分析技术就是其主要任务基于内容的视频分析是指使用计算机对包含罔像和声音的
维普资讯 http://www.cqvip.com
电脑知识与技术
。．．究开发．．．．研
视频信息索引技术的新发展
彭泽华 ’ ・０
视频摘要
（．１武汉大学信息管理学院，北武汉４００；．南师范大学图书馆，南长沙４０８）湖３００２湖湖１０１
分割段的关键帧．通过关键帧的链接可以回放原始视频段。并
如何利用对视频内容的分析来减小视频存储、分类和索引的代
价，以及如何提高视频的使用效率，用性和可访问性。这就是视可频摘要技术视频摘要（ｉｅｂｔｃｏ）顾名恩义即是对一长段视频内ＶｄｏＡｓａｔｎ。ｒｉ

视频摘要与关键帧提取

第一章：引言

1.1 背景介绍

随着互联网媒体技术的迅猛发展，视频成为人们获取信息和娱乐的重

要途径。然而，随着视频数量的爆发式增长，人们很难从海量的视频

中快速准确地找到自己感兴趣的内容。因此，如何对大规模视频进行

高效摘要和关键帧提取成为了一个重要研究领域。

1.2 研究意义

在信息爆炸时代，快速准确地获取所需信息对于个人用户和企业来说

至关重要。通过对大规模视频进行摘要与关键帧提取可以极大地节省

用户搜索时间，并且能够更好地满足用户需求。

第二章：相关技术介绍

2.1 视频摘要技术

传统方法主要依靠手动编辑或者基于规则定义来生成摘录片段。然而

这种方法效率低下且需要耗费大量人力物力，并且很难适应海量数据

处理需求。近年来出现了基于机器学习、深度学习等方法实现自动化

生成精确高质量视觉摘要的技术。

2.2 关键帧提取技术

关键帧提取是指从视频序列中选择最具代表性的关键帧，以便在有限

的时间内传达出视频内容。传统方法主要基于图像处理和特征提取算法，但这些方法往往无法准确地捕捉到视频中最重要的信息。近年来，随着深度学习等技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网

络（RNN）等方法实现了更加准确和高效的关键帧提取。

第三章：视频摘要与关键帧提取算法

3.1 视频摘要算法

3.1.1 基于机器学习方法

采用机器学习方法进行视觉摘录片段生成是目前主流研究方向之一。

该类算法通过训练模型来识别并选择出与用户需求相关性较高且具有

代表性特点的片段。

3.1.2 基于深度学习方法

近年来深度学习在计算机视觉领域获得了巨大成功，并且被广泛应用

视频摘要研究综述

ＤＯＩ：１０．１３８７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０２０．０３．００２

刘波

１，２视频摘要研究综述

摘要

近年来，随着计算机技术的发展和终端设备的广泛使用，视频摘要技术得到了广泛的研究．视频摘要是数据摘要的重要研究方向．首先介绍了静态视频摘要的基本概念，然后对研究静态视频摘要的凸松驰方法和行列式点过程法的最新研究进展进行了概述．对于动态视频摘要，主要对分割视频和个性化视频摘要的最新研究进展进行了介绍．最后对视频摘要面临的问题以及将来的研究方向进行了介绍．

关键词

视频分段；动态视频摘要；静态视频摘要；个性化

中图分类号ＴＰ１３

文献标志码Ａ

收稿日期２０２０⁃０１⁃０１

作者简介

刘波，男，博士，副教授，主要研究方向为机器学习㊁视频分析．ｌｉｕｂｏ７９７１＠１６３．ｃｏｍ１重庆工商大学人工智能学院，重庆，４０００６７

２重庆工商大学计算机科学与信息工程学院，重庆，４０００６７０㊀引言

㊀㊀随着互联网的快速发展以及计算机㊁终端设备的广泛使用，使得视频数据呈爆炸式增长．据统计，２０１８年中国观看网络视频的人数已经达到６．０９亿，而著名的视频网站ＹｏｕＴｕｂｅ每分钟上传的视频有３００小时左右．视频是人们共享和获取信息的有效载体．

图像㊁声音和文字是构成视频内容的三个基本要素，这些信息可以构成事件㊁动作等连续的信息．对于海量的视频，人们若要获取它的主要信息，通常需要观看完整个视频，这将花费大量时间．因此，需要寻找方法来让人们能从视频中迅速获取主要内容．视频摘要是解决该问题的重要方法．所谓视频摘要，就是指从视频中提取包含视频主要内容的视频帧或视频段（ＶｉｄｅｏＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）．视频摘要主要涉及的视频类型包括：１）电影㊁电视节目（比如新闻㊁体育㊁娱乐等）的视频．２）视频监控领域．这类视频数量巨大，内容变化较少，视角通常固定．３）Ｅｇｏｃｅｎｔｒｉｃ视频［１］，也称第一人称视频（ｔｈｅＦｉｒｓｔＰｅｒｓｏｎＶｉｄｅｏ），通常是指由可穿戴设备（比如Ｇｏｏｇｌｅ眼镜㊁微软的ＡＲ眼镜）所摄像的视频．这类视频的特点是内容会出现较多的遮挡，视角变换频繁㊁视频内容变化明显㊁时间长．４）用户视频，通常包含一组有趣的事件，但未经编辑．这类视频通常比较长，存在大量冗余内容［２］．

使用AI技术进行视频摘要的技巧

使用AI技术进行视频摘要的技巧一级标题：AI技术在视频摘要中的应用

二级标题1：视频摘要的定义及意义

视频摘要是对长时间的视频内容进行概括和提炼，以便节省时间和精力。随着互联网和移动设备的普及，产生了大量的视频内容，但很多用户没有足够的时间或兴趣观看完整的视频。因此，使用AI技术进行视频摘要成为了一种解决方案。

视频摘要可以帮助用户快速了解整个视频的主题、关键信息和重要细节。它对于新闻报道、教育培训、产品演示等领域都具有重要意义。利用AI技术可以自动识别并抽取出关键信息，从而帮助用户更高效地获取所需知识。

二级标题2：AI技术在视频摘要中的优势

1. 自动化处理：传统上，手工制作一个视频摘要需要人工观看整个视频，并选择合适的片段进行编辑。而借助AI技术，可以实现自动化处理，在不需要人工干预的情况下生成高质量且准确可靠的摘要结果。

2. 高效率：由于人们无法同时处理大量的视听信息，使用AI技术进行视频摘要可以大大减少时间和精力的消耗。AI算法能够快速处理庞大的数据，快速提取出关键信息，为用户节省了大量时间。

3. 智能化选择：AI技术可以根据预设的摘要目标自动选择关键片段，并利用语音识别、图像处理等技术进行内容分析和抽取，从而生成更加符合用户需求的视频摘要结果。

4. 多样化功能：除了基本的文字摘要外，AI技术还可以实现其他附加功能，如转录语音、人物识别、情感分析等。这些功能可以进一步丰富视频摘要的形式和内容，提高用户体验。

二级标题3：使用AI技术进行视频摘要的技巧

1. 视频分割与关键帧提取：首先需要将整个视频拆分为多个较短的片段或帧，并从中选择代表性的关键帧。这一过程可以借助AI图像处理算法来自动完成，例如通过颜色直方图、边缘检测等方法对关键帧进行提取。

视频摘要生成中的关键帧提取方法研究

在当今社会，随着信息技术的不断发展，视频成为人们获取信息、娱乐消遣的重要途径之一。然而，随着视频内容的丰富和多样化，观众们在浏览视频时也希望能够快速了解视频内容，节省时间。因此，视频摘要生成技术应运而生，它能够通过提取视频中的关键信息，将视频内容压缩成短小精悍的摘要，方便用户快速了解视频内容。在视频摘要生成中，关键帧提取是一个至关重要的环节，本文将对视频摘要生成中的关键帧提取方法进行探讨。

一、视频摘要生成技术概述

视频摘要生成是一种通过自动分析视频内容，提取其中的重要信息，生成视频摘要的技术。它可以在不影响视频主要内容的情况下，将视频内容进行压缩，节省用户的观看时间。视频摘要生成技术在各个领域都有广泛应用，比如视频检索、视频推荐、视频监控等。

在视频摘要生成技术中，关键帧提取是一个至关重要的步骤。关键帧是视频中包含了最重要信息的帧，通过提取关键帧，可以有效地概括视频内容，提高视频摘要的质量。下面将介绍几种常用的关键帧提取方法。

二、基于颜色直方图的关键帧提取方法

基于颜色直方图的关键帧提取方法是一种简单直观的提取方法。它通过计算视频帧的颜色直方图，然后比较相邻帧之间的颜色直方图的相似度，从而确定哪些帧是关键帧。这种方法计算简单，速度较快，但对视频内容的理解较为肤浅，容易受到噪声干扰。

三、基于运动信息的关键帧提取方法

基于运动信息的关键帧提取方法是一种常用的提取方法。它通过分析视频帧之间的像素变化，提取视频中发生较大运动的帧作为关键帧。这种方法对视频内容的

理解较为深入，能够较好地把握视频的重要信息。然而，这种方法计算量较大，速度较慢，对硬件设备要求较高。

基于深度学习的自动化视频摘要生成

基于深度学习的自动化视频摘要生成在当今数字化的时代，视频已经成为信息传播的重要载体。然而，随着视频数量的急剧增长，如何快速有效地获取视频中的关键信息成为了一个亟待解决的问题。基于深度学习的自动化视频摘要生成技术应运而生，为我们提供了一种高效的解决方案。

想象一下，你面对海量的视频数据，无论是教育讲座、电影、新闻报道还是个人拍摄的视频，想要在短时间内了解其核心内容，这几乎是一项不可能完成的任务。传统的方式可能需要我们花费大量的时间去观看整个视频，这不仅效率低下，还可能让我们错过重要的信息。而自动化视频摘要生成技术就像是一位智能的助手，能够快速为我们提取出视频的关键要点，以简洁明了的形式呈现给我们。

那么，什么是基于深度学习的自动化视频摘要生成呢？简单来说，它是利用深度学习算法和模型，对输入的视频进行分析和理解，然后自动生成能够概括视频主要内容的摘要。这个过程涉及到对视频中的图像、音频、文字等多种信息的处理和融合。

深度学习在这个过程中发挥着关键作用。深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从视频中学习到复杂的特征和模式。CNN 擅长处理图像信息，能够提取视频中的视觉特征，比如人物的动作、场景的变化等。而 RNN 则对序列数据有着良好的处理能力，可以处理音频信息以及视频中随时间变化的特征。

在实际的应用中，自动化视频摘要生成技术有着广泛的用途。对于

新闻行业来说，能够快速生成新闻视频的摘要，帮助观众更快地了解

新闻要点，提高新闻传播的效率。在教育领域，它可以将冗长的教学

视频智能剪辑技术研究

图 4 智能剪辑系统技术路线图图 5 智能剪辑系统框架图
4 总结
本文对基于深度学习技术的视频摘要算法进行了研究和分析，对动态视频摘要算法的原理、特点进行分析，总结和讨论了有监督、无监督动态视频摘要算法的思路和区别。结合本文所提到的两类动态视频摘要算法提出了智能视频剪辑研究平台设计方案，平台结合了基于热点事件的智能剪辑方法和基于区域的热点新闻节选的设计思路，基于深度学习技术的视频摘要算法生成新闻速览片段，实现基于地理区域的每日新闻推荐。后续将继续开展动态视频摘要算法研究，设计有效的视频摘要生成方法，为行业内针对新闻素材的智能视频剪辑问题提供方案和思路。
摘要算法，实现了涵盖精彩时刻的短参考文献：
视频自动化制作，确保了所生成短视 [ 1 ] Z h a n g K , C h a o W L , S h a F , e t
频的时效性、准确性与精彩性。
al.Video summarization with long short-term memory[C]//Europe-
用于支撑基于地理位置的智能剪辑平台 Computer Vision and Pattern Recogni-
是一套集视频采集、分析、剪辑、组合 tion.2017:202-211.
52
. www.rti.cn
Video & Audio 视音频技术

视频摘要技术在视频分析领域的作用

文/周明耀杭州海康威视系统技术有限公司图像处理与智能分析部

视频摘要的英文名是Video Abstract，它是一个可以概括原始视频主要内容的技术。随着我们对视频数据处理的要求不断提高和视频数据量的不断增多，人们需要为一长段视频建立一段摘要来快速浏览以便更好地利用它。通过视频摘要技术，让我们在基于内容的视频检索中不仅仅能利用文字，而且能够充分利用音视频信息。视频摘要技术解决的问题是如何使视频数据有效的表示和快速的访问，它是利用对视频内容的分析来减小视频存储、分类和索引的代价，提高视频的使用效率、可用性和可访问性，它是基于内容的视频分析技术的发展。

一、视频摘要解释

视频摘要技术的研究最早始于1994 年CMU 大学的Informedia 工程, 随后德国曼海姆大学、FX Palo Alto 实验室、Minnesota大学、MITRE 公司、哥伦比亚大学与微软研究院等都在这方面进行了较为深入的研究, 分别提出了各自

的视频摘要策略, 视频摘要的表现形式也由最初的静态摘要转变为现在的动态

缩略视频。

总的来说视频摘要是对一长段视频内容的简短总结，即：视频摘要就是一连串静止或运动的图像，分别称为静态视频摘要和动态视频摘要，它们用精简的方式代表了原视频的内容，同时保留了原内容的要点。静态视频摘要是从原始视频中剪取而生成的一系列静止图像的集合，这些代表了原始视频的图像成为关键帧，动态视频摘要是由一些图像序列以及对应的音频组成，它本身是一个视频片断。两者区别是静态视频摘要只考虑其关键帧，忽略了音频信息，生成摘要的速度比动态视频摘要快，动态视频摘要表现的内容比静态视频摘要丰富，

视频摘要——精选推荐

视频摘要

视频摘要、视频检索和⼈脸识别

成千上万的监控摄像头昼夜不停地录像，制造出海量的视频⽂件。从如

此巨⼤的视频⽂件集中发现重要事件是⾮常困难的，即使是⼀段已知有事件发⽣的视频录像。

如今有三种⽅法解决这⼀问题：

1、⽣成⼀个简短的视频概要，例如将单个摄像头摄制24 ⼩时的视频压缩成⼏分钟，同时保留活动细节，以⽅便⽤户快速浏览。久凌视觉已经开发出⼀个基于⽬标跟踪技术的视频摘要系统。

“视频摘要”是指从原始视频中提取感兴趣的⽬标的活动信息，和背景视频缝合剪辑⽽成的较短视频⽚断，可以⽤短⼩精悍，信息全⾯来描述它。视频摘要可以采⽤原始视频分辨率，也可以根据存储要求降低分辨率；

2、通过摄像头⽹络或视频⽂件集进⾏嫌疑⽬标或事件的跟踪查询。此项⽬也是久凌视觉研究范围之⼀；

3、⼈脸识别技术，进⾏重要场所视频监控⽬标筛查。

1 视频摘要

如今，越来越多的监控摄像头安装在我们⾝边。随着电脑速度的提升，磁盘容量的增⼤和因特⽹的⼴泛使⽤，这些设备每天⽣成了成千上万的数据。因此，从这些海量的数据中找到重要事件就变得异常困难。所以，找出⼀种⽅法去压缩视频，甚⾄⾃动地搜索整个⽂件集就尤为紧迫。

由于视频浏览和检索很耗时，⼤多数取得的视频并不会观看和检查。视频摘要就成了⼀种浏览检索视频的有效⼯具。它将⽣成⼀个简短的视频，其中包含了原视频中所有重要的活动。视频通过同时播放多个事件，哪怕是在原视频中不同

时间发⽣的，将整个视频被压缩成⼀个简短的事件摘要。这个摘要同时也是原视频⽂件的⼀个索引，可以找到每⼀个事件发⽣的真实时间。这⼀技术主要通过对视频重排序来摘要和检索，对监控摄像头和⽹络摄像机是很有益处的。

视频摘要技术研究与系统实现的开题报告

一、选题背景

随着视频内容的日益增多，视频的摘要技术越来越受到关注。视频

摘要是指从视频中提取出代表性的内容作为视频的概括或者总结，旨在

通过对视频内容的处理，使得人们能够更快速地了解和浏览视频内容。

与视频的全文检索不同，视频摘要更注重从内容的角度对视频进行总结，简化视频的信息量，使得用户可以在更短的时间内获取更多的信息。因此，视频摘要技术对于提高视频信息的利用效率、提高用户的浏览体验

具有重要意义。

二、研究目的

本文主要探究视频摘要技术的研究与实现。具体研究目的如下：

1. 对比研究目前主流的视频摘要技术，并分析其优缺点，从而确定

当前最优的视频摘要技术。

2. 设计视频摘要系统，包括视频数据的获取、特征提取、摘要生成

等核心步骤。

3. 实现视频摘要系统，并对其进行验证和评价。

三、研究内容

本文的研究内容如下：

1. 对比分析主流的视频摘要技术，包括关键帧提取、视频摘要算法、视频摘要生成器等，分析其原理、优缺点，并选定最适合的技术进行深

入研究。

2. 设计视频摘要系统，涉及到视频数据的获取、特征提取、摘要生

成等核心步骤，其中特征提取部分将使用深度学习技术，摘要生成部分

将使用文本摘要算法。

3. 实现视频摘要系统，并在实验室环境下进行验证测试，从而验证该系统的可行性和有效性。

四、研究方法

本文的研究方法如下：

1. 对主流的视频摘要技术进行文献调研和实验对比，分析优缺点。

2. 设计视频摘要系统，包括视频数据的获取、特征提取、摘要生成等核心步骤。

3. 在实验室环境下进行系统实现，并对其进行验证测试。

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

Survey on Video Abstraction Technolgy
OUYANG Jianquan1,2,3 , LI Jintao1 , ZHANG Yongdong 1 (1.Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080 2.College of Information Engineering, Xiangtan University,
Key words Video abstraction; Key frame; Key object; Summary sequence; Highlight
目前国内外很多大学和公司在进行视频摘要研究并取得很多研究成果如 Virage[1] 哥伦比亚大学的 VideoQ IBM 的 CueVideo 和卡耐基梅隆大学 CMU 的 Informedia II 等国内研究单位如微软亚洲研究院 [11,15]和中国科学院计算所 [2] 清华大学浙江大学复旦大学等也研究出了一些原型系统
今后新闻视频摘要研究将集中在融合人脸识别文字识别与理解话者识别等技术并通过高效的人机交互方式生成个性化的新闻视频摘要 2.2.2 体育视频
(1)体育视频结构分析基于结构分析的体育视频摘要一般利用精彩动作事件的探测等进行结构分析结合多模式技术识别视频中精彩片段最后形成摘要进行浏览 Di Zhong [11]提出了一个有效的体育视频结构分析框架如图 2 所示
基于故事板的浏览方式为将提取后的关键帧以缩略图的形式按照时间顺序显示和浏览缩略图的周围还伴随关键
帧相关属性包括该镜头持续时间和摄像机运动等早期的关键帧表示[4]为基于采样的方法即首先通过镜
头分割技术将视频转换为镜头的集合然后选取镜头的第一帧为关键帧该方法实现最简单运算量小但是对摄像机快速运动的镜头表现能力有限当前的关键帧表示主要为基于聚类的方法其原理为对当前帧计算其与已知的聚类中心的距离若大于预设的阈值则为新类中心否则加入距离最近的类并重新计算该类中心关键帧表示方法可以分为基于视频特征相似性聚类和基于多模式 1.1.1 基于视频特征相似性聚类
第 31 卷第 10 期
Vol.31
10
发展趋势/热点技术
计算机工程 Computer Engineering
文章编号 1000 3428(2005)10 0007 03
文献标识码 A
视频摘要技术综述
2005 年 5 月 May 2005
中图分类号 TP391.4
欧阳建权 1,2,3 李锦涛 1 张勇东 1 1.中国科学院计算技术研究所北京 100080 2.湘潭大学信息工程学院湘潭 411105 3.中国科学院北京研究生院北京 100039
训练视频
有监督聚类学习
基于领域约束
特征模型
测试视频
自适应模型匹配
对象级检验
最终结构分析
图 2 体育视频结构分析框架其原理是体育视频都有一个定义良好的内容结构这种结构表现为一些基本场景的重复出现如网球比赛中的发球镜头棒球比赛中的击球镜头检测出这些基本场景就可以分析出视频的时序结构该文的框架有一定的通用性如在初选阶段能对模型自适应选择但是缺乏对领域模型的明确定义实际上并不易于扩展到其他领域目前的体育视频摘要框架基本上基于领域知识虽然有一定的通用性但是由于对体育领域知识建模的形式化工作还不完善因此今后的研究倾向于体育领域共性与特性的建模 (2)体育视频注释视频注释一般在体育视频中应用较多一般是对精彩动作镜头进行注释或标注在体育视频中精彩动作是用户关注和感兴趣的而且不同类型的体育视频其精彩动作镜头也不同如足球中射门镜头篮球中广角镜头和特写镜头等这些精彩动作镜头的注释需要领域知识进行建模视频注释商业系统方面最著名的为 Virage[1] Virage 工具集成音频和视频特征框架并应用大型数据库能够进行基本的实时视频分析但是依然没有解决视频高层语义和底层特征之间的鸿沟问题 L. Xie[12] 提出了基于隐马尔科夫模型 HMM 的足球视频结构分析将足球规则分为踢球和中断两个状态并应用主色和宏块的运动矢量特征结合隐马尔科夫模型进行足球的内容分析其中踢球和中断状态转换如图 3 所示
摘要基于内容的视频分析检索与索引技术是当前多媒体领域研究的热点之一视频摘要主要分为两类静态视频摘要模式视频略览包括基于 MPEG-1/2 的关键帧表示和 MPEG-4 的关键对象表示动态视频摘要模式视频梗概包括视频概述和精彩片段该文介绍了视频摘要的新方向基于情感心理学等视频摘要模型关键词视频摘要关键帧关键对象视频概述精彩片段
静态和动态视频摘要有明显的区别静态视频摘要只考虑其关键帧对象忽略了音频信息生成摘要的速度比动态的快动态视频摘要表现的内容比静态视频摘要丰富通常以镜头的方式表示融合了图像声音和文字等信息
1 视频略览
1.1 关键帧表示目前在基于 MPEG-1/2 的数字视频索引与检索模型中
主要是基于关键帧代表帧表示视频序列的概略信息关键帧是从视频中抽取的一些静态图像用于表示镜头的内容以此实现视频内容的快速浏览并能够与视频索引技术等相结合进行基于内容的视频检索与分析其浏览方式包括故事板场景转移图等
视频摘要技术主要有两种模式 [3] 视频略览 Video Summary 和视频梗概 Video Skimming 其中视频略览提供快速方便的浏览方式而视频梗概是视频内容的浓缩
一般来说视频略览往往为静态视频摘要模式即通过一系列关键帧对象组成相应的语义单元概括表示镜头内容并支持视频快速导航而视频梗概为动态视频摘要模式即保持了视频内容随时间动态变化的视频固有特征一般是智能选择能够刻画原视频内容的小片段加以编辑合成
基于多模式的方法主要是模仿人类感知能力进行精简视频内容表示,一般是综合视频音频文本等进行分析因为在电影体育等视频中场景切换时视频与音频内容往往同时变化所以当镜头边界的音频和视频特征同时变化较大时该镜头边界为新的场景边界 Sundaram[6]提出基于视音频综合特征的场景变换检测的自适应框架-可计算场景如图 1 所示
作者简介欧阳建权(1973 ) 男博士生研究方向为多媒体分析李锦涛研究员张勇东博士定稿日期 2004-04-16 E-mail oyjq@ict.ac.cn
7
数据
音频音频场景
安静
镜头
音频场景
综合
结构
可计算场景
图 1 可计算场景该框架的有效性尚未得到广泛验证在视频摘要中高效集成多模式特征是值得研究的方向
基于视频特征相似性聚类的原理为关键帧聚类时其视频低层特征有一定的相似性且时序比较一致比如 lin[5] 基于主颜色进行相似匹配,其它还有基于匹配块基于颜色直方图等但是视频帧低层特征相似距离小并不一定表示帧本身的内容相似故基于语义的相似度量将是视频分析研究的重点之一 1.1.2 基于多模式
Xiangtan 411105 3.Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039)
Abstract Content-based video analysis is the hot issue in multimedia. This paper describes the recent advance in video abstraction. There are two kinds of video abstracts: still and moving image abstract. The still image abstract, namely video summary includes key frame pattern in MPEG-1/2 video and key object pattern in MPEG-4 video. The moving image abstract, namely video skimming includes summary sequence and highlight. Moreover, it introduces the new video abstraction approach affective–based video summary.
2.1 视频概述视频概述一般用于电影视频的剪辑宣传片等以及家
庭视频的浏览电影视频概述一般采用故事单元类的结构信息往往包括对话和一些吸引人的事件如惊天动地的场面生死离别的场景等
Naphade[8]提出了融合音频视频特征和文字分析的多对象-多网络框架通过 HMM 模型提取有语义信息的多媒体对象这些对象通过 Bayesian 网络组成多媒体框架 multinet 在该框架下可以支持复杂查询如沙滩上的爆炸但是该方法基于领域模型通用性不强
法差不多快了 16 × 16 倍由于关键视频对象算法依赖于对
象提取方法而目前对象提取技术离商业化应用还有一定距离因此基于对象的视频摘要研究往往和对象提取技术相结合
2 视频梗概
视频梗概与视频略览的关键帧浏览方式不同由一些浓缩视频内容的视频片段镜头组成视频梗概分为两类视频概述 Summary sequence 和精彩片段 Highlight 视频概述提供整个视频内容的大致内容的粗略印象侧重于摘要内容的全面而精彩片段则包含原始视频中最吸引人的部分侧重于提取视频的最重要片段
8
不同的音频特征算法使用了 14 种音频特征通过训练建立了一个基于混合高斯模型的分类器对于新闻片段再利用说话人识别技术检测出播音员片段最后结合来自于字幕和自动语音识别的文本分析建立高层新闻语义结构新闻摘要故事介绍和新闻故事但是该方法的语义结构通用性不强在新闻视频中通过检测播音员镜头可以定位新闻条目的开始和结束早期的研究基于非压缩域特征如基于帧间直方图的播音员检测算法但是运算量较大且正确率依赖于镜头分割效果 Hanjalic[10]首先通过视频和音频压缩域特征和确定播音员镜头边界然后通过关键词对应技术标注分割好的报告段,实现新闻视频的检索和浏览但是仅仅检测播音员镜头无法实现更高语义的视频查询
1.2 关键视频对象表示与关键帧类似基于关键视频对象的视频浏览同样可
以表示基于对象框架的视频摘要等主要内容基于对象的视频摘要在视频监控基于对象的视频浏览检索与分析等方面有广泛的应用 Erol[7]提出基于形状的自动关键视频对象平面 VOP 选择算法运用形状估计实现基于修正的 Hamming 距离和 Hausdorff 距离的方法在 MPEG-4 压缩域进行 VOP 选择效率较高不需要解码比非压缩域的方
显然该方法只对足球比赛效果较好目前的体育视频注释算法基本上基于某项体育运动的先验知识通用性不强因此将基于领域和通用性有效结合将是以后体育视频注释研究的方向
Play -HMMs
特征流
Max
Qpp
Q pp
Qpp
Qp(t-1)
Qp( t)
Qp(t-1)
Break -HMMs
QBP
视频概述往往反映了视频的全局信息保证了内容的全部涵盖用户往往并不需要视频内容的详尽了解视频概述显得冗长而视频精彩片段的提取是当前研究的热点之一
2.2 精彩片段 2.2.1 新闻视频
电视新闻节目有一定先验时间结构新闻视频摘要一般 Biblioteka Baidu重抽取新闻视频的新闻条目建立高层新闻语义结构
Huang[9]通过综合音频和文字分析将新闻视频生成便于浏览的层次结构首先根据音频特性将新闻视频中的广告片段分离出来其原理是广告中一般都有背景音乐它们具有