基于不变矩和Mean Shift聚类的视频关键帧提取

随着通信和多媒体技术的迅速发展,检索和浏览海量多媒体数据成为日益迫切的问题。关键帧提取技术在基于内容的视频检索中扮演了重要角色。提取的关键帧有两个主要作用:一是用它来静态表示视频的主题;其二是希望从关键帧中提取特征数据,作为多媒体数据库的数据源。以视频场景中运动目标的不变矩为特征提出了一种基于非监督聚类的关键帧提取算法。首先在视频序列中分离出运动目标,然后计算运动目标区域的各阶不变矩,并以不变矩向量作为特征,运用Mean Shift算法聚类有相似特征的视频帧,进而在每类中选取有代表性的视频帧作为关键帧。不同场景下的实验结果证实了本算法的可行性。