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结合Tsallis熵和Jensen距离的视频关键帧提取方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 引言第8-13页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-11页
    1.3 本文创新第11页
    1.4 论文结构第11-13页
第二章 视频关键帧提取相关介绍第13-22页
    2.1 视频数据的主要特征第13-15页
    2.2 视频序列的结构第15-16页
    2.3 视频镜头变换类型第16-17页
    2.4 视频图像特征第17-22页
        2.4.1 颜色特征第18页
        2.4.2 纹理特征第18-20页
        2.4.3 形状特征第20-22页
第三章 关键帧的提取与熵指数的选取第22-33页
    3.1 关键帧提取方法第22-28页
        3.1.1 定位镜头边界第23-25页
        3.1.2 定位子镜头边界第25-27页
        3.1.3 提取关键帧第27-28页
    3.2 熵指数选取方法第28-33页
        3.2.1 基于帧间差异选取熵指数第28-30页
        3.2.2 基于颜色空间选取熵指数第30-33页
第四章 实验结果与分析第33-44页
    4.1 客观评价第34-37页
        4.1.1 Fidelity保真度第34-35页
        4.1.2 Video Sampling Error视频采样错误率第35-36页
        4.1.3 客观评价结果第36-37页
    4.2 主观评价第37-41页
        4.2.1 主观评价结果第37-38页
        4.2.2 视频“Friends”关键帧提取分析第38-40页
        4.2.3 视频“Lemon”关键帧提取分析第40-41页
        4.2.4 视频“newport_5”关键帧提取分析第41页
    4.3 时间评价第41-42页
    4.4 小结第42-44页
第五章 总结与展望第44-46页
    5.1 总结第44-45页
    5.2 展望第45-46页
参考文献第46-49页
发表论文和参加科研情况说明第49-50页
致谢第50-51页

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