LLE算法降维处理视频帧用FCM算法提取关键帧

资 源 简 介

LLE算法降维处理视频帧用FCM算法提取关键帧

详 情 说 明

视频摘要中的关键帧提取技术能够有效浓缩视频内容，提升浏览效率。这里介绍一种结合局部线性嵌入（LLE）降维和模糊C均值（FCM）聚类的创新方法。

首先通过LLE算法对视频帧进行降维处理。视频帧作为高维数据包含大量冗余信息，LLE通过保持局部邻域关系的方式将其映射到低维空间，这样既保留了关键视觉特征，又显著降低了后续计算的复杂度。

降维后的数据点输入FCM聚类算法。FCM通过模糊划分将数据归类到不同簇中，相比硬聚类能更好地处理边界模糊的视频内容。最终从每个簇中选取距离中心最近的帧作为关键帧，这些帧在视觉上具有代表性且覆盖视频主要内容。

这种组合方法的优势在于：LLE降维去除了无关细节，FCM聚类则适应视频内容的不确定性。实验证明，该方法在保持重要场景的同时，能有效控制关键帧数量，实现视频内容的智能化摘要。