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基于多特征融合的视频关键帧提取的若干问题研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着数字化技术的发展，视频数据已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着视频数据量的不断增长，人工处理视频数据已经变得非常困难。因此，自动化视频处理成为了研究的焦点之一。其中，视频关键帧提取是自动化视频处理中的一项重要任务。
视频关键帧提取是指在视频序列中提取出具有代表性的关键帧作为视频摘要，以方便用户快捷地了解视频内容。传统的基于色彩、纹理等特征的关键帧提取方法不能很好地满足用户需求，因此需要用多特征融合的方法提高关键帧提取的准确性和可靠性。
因此，本研究拟采用多特征融合的方法探究视频关键帧自动提取问题，以提高视频摘要的质量和效率。
二、研究目标与主要内容
本研究的目标是设计并实现一种基于多特征融合的视频关键帧提取算法，并探究该算法的可行性和有效性，实现视频摘要质量的提高和效率的提升。
具体研究内容包括：
1.综述现有的视频关键帧提取算法及其优缺点，阐述多特征融合在视频关键帧提取中的作用。
2.设计并实现基于多特征融合的视频关键帧提取算法。
3.在多个视频数据集上进行算法验证实验，分析算法的性能指标（如准确率、召回率、F1值等）。
4.与已有的视频关键帧提取算法进行比较分析，证明多特征融合算法的优势。
三、研究难点及解决方案
1.难点：如何设计合理的多特征融合策略，获得更加准确的视频关键帧。
解决方案：采用PCA主成分分析、LDA线性判别分析等特征选择和降维算法，提高多特征融合算法的准确性。
2.难点：如何在保证算法准确性的前提下提高算法的效率。
解决方案：采用并行处理，GPU加速等方法提高算法的运行效率。
四、研究预期成果
1.设计并实现基于多特征融合的视频关键帧提取算法，达到国内领先水平。
2.在多个视频数据集上进行算法验证实验，提高视频摘要质量和效率。
3.形成一篇优秀的论文，申请国家自然科学基金项目。
五、研究方案及进度安排
1.研究方法：搜集文献，理论分析和实验研究相结合。
2.进度安排：
第一年：研究视频关键帧提取算法中的多特征融合问题，设计并实现基于多特征融合的视频关键帧提取算法。
第二年：在多个视频数据集上进行算法验证实验，分析算法的性能指标（如准确率、召回率、F1值等）。
第三年：撰写论文，准备申请国家自然科学基金项目。
六、参考文献
1.李坤，吕晓明.一种基于多特征融合的视频关键帧提取算法[J].电子学报，2016，44(7)：1746-1752.
2.郭娜.基于多特征融合的关键帧提取算法研究[J].计算机系统应用，2019，28(4)：68-74.
3.刘洋，李东大.面向多媒体检索的视频关键帧提取研究[J].计算机系统应用，2017，26(9)：128-133.