Ferman和Tekalp[5]提取关键帧的聚类,然后去修剪以及增强的帧数确定为关键帧,使用数量的标准。首先,由于照明变化可以偏见平均直方图不利,异常值对亮度被添加到列表的关键帧。其次,集群,只包含几帧了。第三,集群与中心距离接近颜色比阈值TC合并。最后,在每个集群,如果集群半径超过TC两帧,选择代表(1)最靠近中心,和(2)从中心最远。作者使用y cb cr颜色空间。
我们发现,应用上面的一些技术为关键帧提取产量差的结果在很常见的情况。如。,我们认为是序列图1所示(见http://www.cs.sfu.ca/ ~马克/ ftp / AcmMM00 /),发现照明变化认为是孩子走出阴影的混淆算法在[5]因为像素值的变化在不同的照明。该方法在[5]应用于这样的真正的户外照明变化从阴影产生许多关键帧,而事实上我们希望看到只有一个。
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