Shot Segmentation Based on Von Neumann Entropy for Key Frame Extraction

要約

ビデオのキーフレーム抽出は、ビデオの要約、検索、圧縮などのさまざまな分野で重要です。
したがって、フォン ノイマン エントロピーを使用したショット セグメンテーションに基づくビデオ キー フレーム抽出アルゴリズムを提案します。
ショットのセグメンテーションは、ビデオ シーケンス内のフレーム間の類似性行列のフォン ノイマン エントロピーの計算によって実現されます。
各ショットの最初のフレームがキー フレームとして選択され、フレームの時系列情報が結合されます。
実験結果は、抽出されたキー フレームが、繰り返されるフレームの数を最小限に抑えながら、元のビデオ コンテンツを完全かつ正確に表現できることを示しています。

要約(オリジナル)

Video key frame extraction is important in various fields, such as video summary, retrieval, and compression. Therefore, we suggest a video key frame extraction algorithm based on shot segmentation using Von Neumann entropy. The segmentation of shots is achieved through the computation of Von Neumann entropy of the similarity matrix among frames within the video sequence. The initial frame of each shot is selected as key frames, which combines the temporal sequence information of frames. The experimental results show the extracted key frames can fully and accurately represent the original video content while minimizing the number of repeated frames.

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