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上传时间: 2021-03-30
详细说明：视频数据的快速增长需要有效和高效的视频汇总方法，以便使用户有权快速浏览和理解大量视频内容。 在本文中，我们用一个新的最小稀疏重建（MSR）问题来制定视频摘要任务。 也就是说，可以使用尽可能少的选定关键帧来最好地重建原始视频序列。 与最近提出的基于凸松弛的稀疏字典选择方法不同，我们提出的方法利用真实的稀疏约束L 0范数代替松弛约束L2,1范数，从而直接选择关键帧作为稀疏字典，可以很好地重构所有视频帧。 由于所建议的MSR原理具有实时性，因此进一步开发了在线版本。 另外，提出了百分比重构（POR）标准，以直观地指导用户获得具有适当长度的摘要。 在具有各种视频类型的两个基准数据集上的实验结果表明，所提出的方法优于现有技术。
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