Soccer Static Video Summarization System Based on Genetic Algorithm.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的普及和視頻采集等多媒體技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字視頻大量涌現(xiàn)。如何能夠在海量的視頻中盡快地瀏覽重要的視頻片段,節(jié)省用戶的時(shí)間和精力,已經(jīng)成為亟待解決的難題。足球視頻在數(shù)字視頻中占有很大的比重,針對足球視頻的摘要生成系統(tǒng)非常具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和意義。
　　本文提出了一種基于遺傳算法的足球視頻摘要模型?；谶@種模型,本文主要進(jìn)行了以下研究:
　　1.研究了視頻摘要的內(nèi)容、分類以及特點(diǎn)。針對足球視頻的特殊性,介紹了視頻的結(jié)構(gòu)特性。<

2、br>　　2.提出了本文的視頻摘要基礎(chǔ)模型。首先,本算法運(yùn)用一種新的適應(yīng)度函數(shù),它包含三個(gè)因子:長度、普遍性和優(yōu)先性。根據(jù)顏色直方圖差異,從原始視頻中提取不相似的圖片。在這些圖片中,應(yīng)用遺傳算法提取最優(yōu)的關(guān)鍵幀組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法提取的視頻摘要比傳統(tǒng)方法展示出視頻中更多的信息,并且減少了冗余,同時(shí)本文算法在時(shí)間上也有明顯的優(yōu)勢。
　　3.引入聲音特征改進(jìn)了本文模型,針對足球視頻獲得了更好的效果?；谶@種適應(yīng)度函數(shù),采用交叉

3、變異操作,從原始視頻集合中獲得可以更好地展示視頻意義的關(guān)鍵幀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種模型可以很好地從足球視頻中提取關(guān)鍵幀。
　　4.提出了基于VTDF的視頻摘要模型。本算法中采用VTDF函數(shù)來對視頻序列建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于VTDF函數(shù)和聲音信息的視頻摘要系統(tǒng)更適合從足球視頻中提取摘要。
　　5.研究了二進(jìn)制遺傳算法和十進(jìn)制遺傳算法的性能?；诒疚哪Ｐ?比較了兩種算法在時(shí)間和迭代次數(shù)上的性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,二進(jìn)制遺傳算法在提取