[论文解读] A Graph-based Ranking Approach to Extract Key-frames for Static Video Summarization

Saikat Chakraborty|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2019

Video Analysis and Summarization被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于图的排序方法——VidRank，通过将视频帧建模为图中的节点，并基于视觉和时间特征为它们分配排名，以实现静态视频摘要的关键帧提取。该方法在来自公开数据库的50段视频上，于客观和半客观评估中均优于现有方法，展现出更高的用户满意度和摘要质量。

ABSTRACT

Video abstraction has become one of the efficient approaches to grasp the content of a video without seeing it entirely. Key frame-based static video summarization falls under this category. In this paper, we propose a graph-based approach which summarizes the video with best user satisfaction. We treated each video frame as a node of the graph and assigned a rank to each node by our proposed VidRank algorithm. We developed three different models of VidRank algorithm and performed a comparative study on those models. A comprehensive evaluation of 50 videos from open video database using objective and semi-objective measures indicates the superiority of our static video summary generation method.

研究动机与目标

• 开发一种基于图的静态视频摘要方法，通过选择具有代表性的关键帧来提升用户满意度。
• 设计并评估多种VidRank算法变体，利用视觉和时间特征进行帧排序。
• 通过客观和半客观指标，比较不同VidRank模型在多样化视频数据集上的性能。
• 通过在基准视频数据库上的全面评估，验证所提方法的有效性。

提出的方法

• 每帧视频被表示为图中的一个节点，边的权重基于帧之间的视觉和时间相似性。
• VidRank算法使用受PageRank启发的基于图的排序机制，结合视觉和时间特征，计算节点的重要性。
• 开发了三种不同的VidRank模型，其在视觉和时间线索的特征表示及加权方案上有所不同。
• 通过带重启的随机游走迭代计算帧排序，概率分布收敛至反映帧重要性的稳定状态。
• 选择排名最高的帧作为关键帧，以生成静态视频摘要。
• 评估使用客观指标（如F1值、精确率）和半客观度量，以评估摘要质量。

实验结果

研究问题

• RQ1 与现有关键帧提取方法相比，基于图的排序方法在摘要质量方面表现如何？
• RQ2 不同的特征组合（视觉和时间）对帧排序性能有何影响？
• RQ3 哪种VidRank模型变体在识别代表性关键帧方面表现出最高的稳定性和准确性？
• RQ4 与基线方法相比，所提方法在多大程度上提升了用户满意度？

主要发现

• 所提出的基于图的VidRank方法在50段视频的数据集上，于多种客观和半客观评估指标中均表现出优越性能。
• 表现最佳的VidRank模型在F1值、精确率和召回率上均优于基线方法，表明关键帧选择的准确性更高。
• 在排序机制中整合视觉和时间特征显著提升了生成摘要的质量。
• 该方法在不同视频内容中表现出鲁棒性和一致性，包括运动变化和视觉复杂度各异的场景。