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面向视频检索的关键帧选择技术研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着视频信息的爆炸性增长，一方面将大量视频素材加入到网络信息资源中，方便人们以视觉化的方式查找所需的信息；另一方面，也给视频信息管理和检索技术带来了极大的挑战。其中，基于关键帧的视频检索是这一领域中的一个重要问题。即如何从视频中挑选出最具代表性的关键帧以实现视频检索的高效性和准确性。目前，虽然关键帧提取技术已经有了很大的发展，但是在实际应用中，由于视频素材的种类、应用场景、查询要求的差异，使得关键帧的选择存在较大的主观性和不确定性，这给关键帧选择技术的研究提出了新的挑战。
二、研究内容
本课题旨在研究面向视频检索的关键帧选择技术，通过对视频中每一帧的图像分析和特征提取，设计关键帧选择算法，以实现对视频素材的高效检索。本次中期报告的主要工作如下：
1.调研了目前流行的视频关键帧提取算法及其应用，包括基于图像特征、视觉情感等方面的多种关键帧提取方法。分析了各种方法的优势和不足，为后续算法设计提供了重要的参考。
2.设计和实现了一种基于深度学习的视频关键帧选择算法。该算法通过对视频中每一帧进行卷积神经网络特征提取，然后使用聚类算法对特征进行聚类，最后选择每一类中距离中心最近的帧作为关键帧。实验结果表明，该算法在准确率和效率上都有较大提升。
3.开展了一些借鉴性实验，通过选择不同的特征组合和参数优化，探究了不同算法的适应性和参数选择的影响。为进一步研究提供了启发和参考。
三、下一步工作计划
1.通过比对实验，进一步优化算法，提高其实际应用的效率和准确率。
2.研究多模式视频检索的关键帧选择算法，进一步提高检索结果的有效性。
3.探究视频中视觉情感因素在关键帧选择中的影响，并设计相应的方法，在保证准确性的前提下，提高视频搜索的用户体验。
4.基于开源视频素材集，构建视频检索相关数据集，从而更好地验证所提出的算法的效果和性能。