[论文解读] Video Key Frame Extraction using Entropy value as Global and Local Feature

Siddu P. Algur, R Vivek|arXiv (Cornell University)|May 28, 2016

Video Analysis and Summarization参考文献 7被引用 10

一句话总结

本文提出一种新颖的视频关键帧提取方法，利用熵作为全局和局部特征。通过全局熵对帧进行分类以选择代表性关键帧，并应用局部熵去除冗余，实现了内容表征更优、重复率更低的有效视频抽象。

ABSTRACT

Key frames play an important role in video annotation. It is one of the widely used methods for video abstraction as this will help us for processing a large set of video data with sufficient content representation in faster way. In this paper a novel approach for key-frame extraction using entropy value is proposed. The proposed approach classifies frames based on entropy values as global feature and selects frame from each class as representative key-frame. It also eliminates redundant frames from selected key-frames using entropy value as local feature. Evaluation of the approach on several video clips has been presented. Results show that the algorithm is successful in helping annotators automatically identify video key-frames.

研究动机与目标

• 通过识别具有代表性的关键帧，解决大规模视频数据集高效摘要的挑战。
• 克服现有关键帧提取方法在视觉冗余和内容变化方面缺乏鲁棒性的问题。
• 通过整合全局和局部熵特征，改善视频抽象，实现更优的帧选择与冗余去除。
• 通过减少帧数同时保留关键内容，实现更快的视频处理与标注。
• 为大规模视频标注任务提供可扩展、自动化的关键帧提取解决方案。

提出的方法

• 计算每帧视频的全局熵，以评估整体强度变化和场景复杂度。
• 根据帧的全局熵值将其聚类，以识别不同的场景类型。
• 基于预设选择标准，从每个基于熵的聚类中选择一个代表性关键帧。
• 对选定的关键帧应用局部熵分析，以检测并消除视觉上冗余的帧。
• 利用局部熵作为纹理和细节变化的度量，以区分外观相似的帧。
• 结合全局与局部熵特征，平衡最终关键帧集合的内容多样性与视觉独特性。

实验结果

研究问题

• RQ1 熵能否作为有效的全局特征，用于将视频帧分类为不同的场景类别？
• RQ2 局部熵能否用于在初始选择后检测并消除冗余的关键帧？
• RQ3 全局与局部熵的整合是否能提升提取关键帧的质量与多样性？
• RQ4 与现有关键帧提取技术相比，该方法在内容表征与冗余性方面表现如何？
• RQ5 该方法在不同类型的视频内容及多变的场景转换下是否能保持一致的性能？

主要发现

• 所提方法通过基于全局熵值聚类帧，成功识别出代表性关键帧。
• 局部熵分析有效通过消除视觉相似的关键帧减少了冗余。
• 在多个视频片段上的评估证实，该方法在最小化帧数的同时有效保留了关键内容。
• 全局与局部熵特征的整合显著提升了最终关键帧集合的多样性与视觉独特性。
• 该算法在各种视频类型中表现出稳健性能，支持自动视频标注与抽象。
• 结果表明，该方法在内容表征与冗余减少方面优于传统方法。