视频关键帧提取常用方法

关键帧，是指动画中一个绘图，定义任何的起点和终点平滑过渡。一系列关键帧定义了观看者将看到的运动，而关键帧在电影，视频或动画上的位置定义了运动的时间。

基于镜头的方法

基于镜头的关键帧提取算法是视频检索领域中最先发展起来，也是目前最为成熟的一种通用方法，该算法的一般实现过程是：先按照某种技术手段把源视频文件按照镜头变化分割，然后在视频每个镜头中选择首、尾两帧作为关键帧。这种方法的优点是实施起来很简单，算法的计算量也很小，但是这种方法存在很大的局限性，当视频中内容变化剧烈、场景非常复杂时，选取镜头中的首、尾两帧并不能代表视频的全部内容变化，所以该方法已经远远不能满足当今社会人们对关键帧提取的标准和要求。

基于运动分析的方法

这种方法是一些学者基于物体运动特征的属性提出的一种关键帧提取算法，它一般的实现过程是：在视频镜头中分析物体运动的光流量，每次选择视频镜头中光流移动次数最少的视频帧作为提取到的关键帧。利用光流法计算视频帧的运动量公式如下所示：
$$
M(k) = \sum \sum |L_{x}(i,j,k)|+|L_{y}(i,j,k)|
$$
式中，M(K)表示第 k 帧的运动量,Lx(i,j,k)表示第k帧像素点(i,j)处光流X的分量，Ly(i,j,k)表示第k帧像素点(i,j)处光流y的分量。计算完成后，取局部最小值作为所要提取的关键帧。计算公式如下所示：
$$
M(k_{i}) = \min[M(k)]
$$
这种方法可以从大部分视频镜头中提取适量的关键帧，提取到的关键帧也可以有效地表达出视频运动的特征。但是，这种方法主要的缺点是：算法本身的鲁棒性较差，因为它不仅依赖于物体运动的局部特征，而且计算过程也较为复杂，算法在时间上的开销代价较大。

基于视频聚类的方法

这种方法在提取关键帧的过程中是通过聚类的方式来表达视频的主题，通过聚类把视频帧划分为若干个簇，这一过程结束后在每个簇中选取相应的帧作为关键帧。该算法基本思想是：首先，初始化一个聚类中心。其次，通过计算聚类中心与当前帧之间的范围，确定被分为类的参考帧或者作为类的新聚类中心。最后，我们选择离聚类中心最近的视频帧处理成关键帧。
该算法的主要实现步骤如下：

（1）输入视频帧数据的集合表示为：X={x1,…xn},其中每个x分别代表的是第i帧对应的m维特征向量，在给定的初始聚类个数k(k≤n)的前提下，划分聚类的集合个数。
（2）基于视频帧的颜色直方图的属性来提取集合 X 中的特征值，根据提取到的颜色特征值划分聚类个数，划分过程可以用聚类模型的最小值C 来表示，计算公式如下所示：
$$
C = \arg \min \sum^{k}{i=1} \sum{x_{j} \in C_{i}}||x_{j}-u_{i}||^{2}
$$
式中C={C1,C2…Cn}，就是聚类的结果，ui表示聚类ci的平均值。
（3）从中将视频帧的第一帧对应的特征向量x1 归入到第一个类中，并且将第一帧对应的的颜色直方图的特征值作为第一个类的初始质心。
（4）计算视频帧到质心的距离，如果当前比较的视频帧的距离大于给定的初始阈值T ,那么就把该帧归入到新的类中；反之，把当前帧归入到距离它最近的类中，并且更新该类的质心。
（5）重复（4）过程，直到最后一帧对应特征向量的值nx 归入某一个类中或者其作为一个新的类中心。
（6）每次选取距离聚类中心最近的视频帧作为关键帧。利用这种算法提取出的视频关键帧不仅冗余度小，而且关键帧可以很准确的反映出视频中发生的全部内容。但是，基于聚类的方法在划分聚类簇的过程中并没有充分考虑到各帧之间时间的先后变化顺序，并且在聚类之前需要预先设定一定数量的簇，所以该方法的适用性受到一定程度的限制。