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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于解析稀疏表示的关键帧提取方法，包括步骤：将视频转化为矩阵表示，视频矩阵的每一列为视频的每一帧信号；设计一个基于minimaxconcavepenaltyMCP稀疏正则化的解析稀疏编码模型；将视频矩阵作为原信号，视频矩阵的转置矩阵作为解析字典，带入解析稀疏编码模型；通过解析稀疏编码算法计算出稀疏系数矩阵，其中稀疏系数矩阵的非零行代表关键帧的索引；根据关键帧的索引选择出对应的该视频关键帧。本发明将提高选取关键帧的压缩率，同时降低计算复杂度，提高关键帧的提取速度。此外，本发明通过对许多具有挑战性的现实世界场景进行验证，相较于传统的关键帧提取方法具有更高的提取效率。
主权项：1.一种基于解析稀疏表示的关键帧提取方法，其特征是：包括如下步骤：1将视频信号转化为计算机可识别的机内矩阵表示，矩阵的行代表视频每一帧的图像信息；2设计一个基于minimaxconcavepenaltyMCP稀疏正则化的解析稀疏编码模型；3将视频矩阵作为原信号，视频矩阵的转置矩阵作为解析字典，带入解析稀疏编码模型；4通过解析稀疏编码算法计算出稀疏系数矩阵，其中稀疏系数矩阵的非零行代表关键帧的索引；5根据关键帧的索引选择出对应的该视频关键帧；其中：步骤3所述使用原视频信号带入解析稀疏编码模型，视频矩阵和其转置矩阵的矩阵乘积为稀疏系数，优化解析稀疏编码问题，即求出满足MCP稀疏约束的稀疏系数矩阵，构造的解析稀疏编码公式如下： 其中S为原视频信号，ST为视频信号的转置矩阵，X为稀疏系数矩阵；JMCPX为MCP稀疏约束，具体表达式如下： 其中ρ、λ为权重系数，一般取值大于0小于1；步骤4所述通过解析稀疏编码算法计算出稀疏系数矩阵，其中稀疏系数矩阵的非零行代表关键帧的索引；采用FBP计算步骤3的稀疏系数矩阵；计算求解如下公式： X为稀疏系数矩阵，其中非零行代表视频中的关键帧索引。
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百度查询： 桂林电子科技大学 基于解析稀疏表示的关键帧提取方法
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