A method for candidate frame selection involves sampling the source frames
of the source video at a predetermined fixed periodic interval. The
largest frame differences represent candidate boundaries, and the frames
before and after the N/2 largest candidate boundaries are selected as
candidate frames. A method for selecting keyframes involves clustering all
candidate frames into a hierarchical binary tree using a hierarchical
agglomerative clustering algorithm. Optionally, the pairwise distances for
the members of the two clusters is modified according to class membership
of the members, which is preferably determined statistically from image
class statistical models. A method for selecting M clusters from which
keyframes are extracted involves splitting the M-1 largest clusters of a
hierarchical binary tree of clusters. Optionally, clusters not having at
least one uninterrupted sequence of frames of at least a minimum duration
are filtered out. The source video duration is divided into equal duration
intervals. If an interval has no keyframes, all other intervals having at
least two keyframes are inspected in descending keyframe count order to
attempt to find a keyframe within a cluster that has a member within the
interval that does not have any keyframes. If such a keyframe is found,
the member is substituted as the keyframe for the cluster. The minimum
time between any two keyframes is determined. If this minimum time is less
than a minimum time threshold, an attempt is made to find another keyframe
from one or both of the two clusters which the two conflicting keyframe
belong to. If a substitute cannot be found, one of the conflicting
keyframes is deleted.
Eine Methode für Bewerberrahmenvorwähler bezieht mit ein, die Quellrahmen des Quellbildschirmes in einem vorbestimmten örtlich festgelegten periodischen Abstand zu probieren. Die größten Rahmenunterschiede stellen Bewerbergrenzen dar, und die Rahmen vorher und nachher die größten Grenzen des Anwärter N/2 werden als Bewerberrahmen vorgewählt. Eine Methode für das Vorwählen von von keyframes bezieht mit ein, alle Bewerberrahmen in einen hierarchischen binären Baum mit einem hierarchischen sich zusammenballenden sammelnden Algorithmus sich zu sammeln. Beliebig wird die paarweise Abstände für die Mitglieder der zwei Blöcke entsprechend Kategorie Mitgliedschaft der Mitglieder geändert, die vorzugsweise statistisch Bildkategorie von den statistischen Modellen festgestellt wird. Eine Methode für das Vorwählen von von M sammelt sich von, welchen keyframes mit.einbezieht die größten, Blöcke M-1 eines hierarchischen binären Baums der Blöcke aufzuspalten extrahiert werden. Beliebig werden die Blöcke, die nicht mindestens eine ununterbrochene Reihenfolge der Rahmen mindestens einer minimalen Dauer haben, heraus gefiltert. Die Quellvideodauer wird in gleiche Dauerabstände geteilt. Wenn ein Abstand keine keyframes hat, werden alle weiteren Abstände, die mindestens zwei keyframes haben, in absteigendem keyframe Zählimpulsauftrag kontrolliert, um zu versuchen, ein keyframe innerhalb eines Blockes zu finden, der ein Mitglied innerhalb des Abstands hat, der keine keyframes hat. Wenn solch ein keyframe gefunden wird, wird das Mitglied als das keyframe für den Block ersetzt. Die minimale Zeit zwischen allen möglichen zwei keyframes wird festgestellt. Wenn dieses minimale Mal kleiner als eine minimale Zeitschwelle ist, wird ein Versuch, ein anderes keyframe von einem oder beide der zwei Blöcke zu finden gebildet, denen das kontroverse keyframe zwei gehören. Wenn ein Ersatz nicht gefunden werden kann, wird eins der kontroversen keyframes gelöscht.
