随着信息技术的发展,各种各样的信息充斥到人们的生活中,视频数据也是其中之一,人们在享受海量视频带给人们各种便利的同时也面临着如何管理视频数据的问题。视频检索、标注、索引、摘要等后续工作迫切需要对视频内容的分析,视频边界检测和关键帧提取正是这些后续工作完成的基础和关键。本课题将视频镜头边界检测和关键帧提取两项技术作为研究重点,针对目前镜头边界检测算法和关键帧提取算法中存在的问题进行研究,设计并制作了实验系统平台,主要研究内容如下:1.针对目前视频镜头边界检测算法中易造成错检和漏检、人工确定阈值具有不确定性及渐变镜头相邻帧之间特征变化较小难以检测到的情况,提出了一种融合RGB颜色直方图特征与方向梯度直方图(HOG)特征的自适应阈值多步比较方案镜头边界检测算法,通过计算多个步骤的帧间差异,生成一个多步帧差模式距离图,分析不同镜头在模式距离图中的变化来确定突变镜头和渐变镜头。又采用卷积神经网络(CNN)对视频帧提取特征,并用该算法与单一特征算法及其他文献算法做比较。2.针对目前视频关键帧提取算法中由于前景目标过小、背景占据主导地位所造成的关键帧提取过程中出现的漏选问题以及运动类视频中运动目标特征不易提取所造成的的错选问题,提出了一种基于背景建模(Vi Be)算法的前景运动目标特征提取的关键帧提取算法,先通过Vi Be算法对视频序列进行前景目标检测,对提取出的前景运动目标提取其尺度不变特征变换(SIFT)特征,并对相邻帧之间的特征数据进行特征点匹配,最后根据定义的公式计算视频帧的相似度并根据本文提出的关键帧判别方法输出视频的关键帧。3.最后基于Python设计实验平台。在镜头边界检测的基础上对各镜头进行关键帧提取,依托Py Charm平台和Py Qt5来编写Python脚本的应用界面,设计并制作实验系统平台。实验结果表明,本文提出的镜头边界检测算法能弥补采用单一的色彩信息所造成的漏检、错检问题,自适应阈值的使用能够切实减少人工确定阈值的不确定性和不稳定性,且本文算法对渐变镜头的检测效果相比于其他算法有较好的提高。本文提出的基于Vi Be算法运动特征的关键帧提取算法的查准率和查全率相比于其他算法有较好的提高,且在一定程度上解决了一般的运动类视频中运动目标特征不易提取和运动类视频中由于运动目标多变且占据比例过小而产生的漏选、错选情况。