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基于卷积神经网络的视频摘要生成方法研究的任务书
任务书
研究对象：基于卷积神经网络的视频摘要生成方法
研究背景：
近年来，随着互联网的发展和移动设备的普及，视频的应用越来越广泛，从视频观看、视频分享到视频制作、视频存储等多种方面都有不同程度的应用。然而，随着视频数量的快速增长和视频时长的增加，观看和管理视频也成为了一项挑战。视频摘要生成就是解决这一挑战的一种方法，它可以将较长的视频内容转换成较短的摘要，方便用户快速了解视频的主要内容。
基于卷积神经网络的视频摘要生成方法是近年来出现的一种视频摘要生成方法，它可以利用卷积神经网络从视频序列中提取出关键帧，再利用这些帧生成一个视频的摘要。这种方法可以有效地减少生成的摘要长度，保留视频的重要信息，提高摘要的质量。
研究内容：
本次研究将集中在以下方面：
1.卷积神经网络的设计与实现：研究不同卷积神经网络的结构和特点，选择合适的网络结构和参数。
2.数据预处理：研究如何对视频进行预处理，如何提取视频序列中的关键帧。
3.摘要生成算法：研究如何利用卷积神经网络生成视频摘要，如何优化生成算法的性能。
4.实验评估：对生成的视频摘要进行实验评估，评估不同方法的效果和性能，分析其优劣。
研究目标：
本次研究的目标是设计并实现一个基于卷积神经网络的视频摘要生成方法，该方法应具备以下特点：
1.可以从视频序列中提取出关键帧，保留视频的主要内容。
2.可以根据用户的需求生成不同长度的视频摘要，满足不同用户的需求。
3.生成的视频摘要应具备较好的可读性和连贯性，与原始视频尽可能接近。
4.生成算法的性能应较好，生成速度较快，生成的摘要质量较高。
研究意义：
本次研究的主要意义在于：
1.为解决视频观看和管理中的挑战提供了一种新的方法，方便用户快速了解视频的内容。
2.提升了视频摘要生成的效率和质量，为视频摘要生成技术的发展提供了一定的参考。
3.对卷积神经网络在视频处理领域的应用进行了深入研究，为该领域的发展提供了新的思路和方法。
研究方法和步骤：
本次研究的方法和步骤如下：
1.文献调研：对卷积神经网络在视频处理领域的应用进行文献调研，了解不同的网络结构和算法，分析其特点和优缺点。
2.数据预处理：对视频数据进行采集和预处理，提取关键帧，并将数据准备好。
3.网络设计与实现：设计和实现基于卷积神经网络的视频摘要生成方法，并进行参数调优和模型训练。
4.摘要生成算法：利用前面提到的方法生成视频摘要，考虑生成算法的速度和质量问题。
5.实验评估：对生成算法进行实验评估，分析不同方法的效果和性能。
6.结果分析：对实验结果进行分析，总结优点和不足，提出改进方向和思路。
7.论文撰写：将研究过程、实验结果和数据分析写成论文，提交给指导老师进行评审，最终确定论文内容。
计划进度：
-第1-2周：调研卷积神经网络在视频处理领域的应用，撰写文献综述；
-第3-4周：采集视频数据，进行数据预处理；
-第5-7周：网络设计与实现，进行参数调优和模型训练；
-第8-9周：利用生成算法生成视频摘要并评估结果；
-第10-11周：结合实验结果分析改进方向和思路；
-第12-14周：撰写论文，完善实验结果和数据分析；
-第15周：准备答辩材料，并进行论文答辩。
参考文献：
[1]SongJ,XiangT,HospedalesTM,etal.Deeprecurrentneuralnetworksforvideosummarization[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2015:4705-4713.
[2]MahasseniB,LamM,TodorovicS.UnsupervisedvideosummarizationwithadversarialLSTMnetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2017:2020-2028.
[3]ZhangK,ChaoHZ,ShaF,etal.Videosummarizationviaiterativerefinement[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:4576-4585.