视频摘要技术的算法
何为视频摘要，我们可以通过一个比喻来分析。众所周知，一篇文章的摘要对这篇文章的高度概括，通过文章的摘要，我们基本可以了解全文的主要内容，我们利用文字的摘要对文献进行初选，然后再对自己感兴趣的文章进行精度。
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,软件技术有限公司凭借雄厚的研发力量,开发出一种技术---视频摘要系统,可以成功解决这一难题。
　　而对于视频摘要，我们可以理解为对视频的结构和内容进行分析，从原始视频文件中提取出有意义的部分，并将它以某种方式进行组合，形成简洁的能够充分表现视频内容的概要，是对长视频内容的简短总结，通常用一段静态或者动态的图像序列来表示，并对原始信息予以保留。
　　由上述分析，视频摘要的理论基础，就是从时域、空域两方面去除冗余信息，并结合视频索引技术。提供给人们一个概括原始视频主要内容，但长度却比原始视频短得多的较为精炼的关键信息。
　　那么，基于此理论，我们来讨论一下视频摘要的生成过程。
　　在此之前，我们先了解一下几个概念。视频，是多幅静止图片（图片帧）与连续的音频信息在时间轴上同步运动的混合媒体，多帧图片随时间变化而产生运动感，因此视频也被称为运动图像。而视频关键帧，是指在视频文件的一系列图像帧序列中，具有很强的代表性，能够比较准确、全面的反映一个镜头甚至整个视频内容的图片帧。
　　视频摘要技术，应该主要包括视频内容提取、摘要合成、摘要表现等三大技术要点。
　　摘要的合成，应该能够与视频索引技术等相结合，通过播放速度、轨迹密度等参数，将重要的元素组合在一起，进行视频片段的重铸，形成某种形式的视频流。
　　摘要表现，是基于内容的视频检索和分析，考虑符合人类的感观和便于浏览的原则。其浏览方式包括视频总体摘要和单个事件轨迹摘要等。
　　对于视频摘要分析，它的最终目标就是让计算机视觉达到或接近人的视觉水平，由于视频内容的复杂性和人类理解的多样性，因此生成完整、准确、令人满意的视频摘要比较困难，所以目前计算机的视觉水平与人的视觉能力相差还有一段距离。但总体来说，视频摘要正在向更高级的方向发展，具有广阔的研究空间和极大的应用价值。
任何视频摘要算法，都应遵循“先分后合”的原则，要进行视频内容的理解和分析，必须首先将视频切分成合理的基本单位，这些基本单位包括场景、镜头、关键帧、元素、轨迹等。再采用模式识别或视频结构探测的方法，获取能够被计算机直接处理。或能够被人的感观直接感觉到的信息。这就是对视频内容的提取过程。
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