自适应关键帧提取算法文献综述

关键帧提取作为视频分析领域的关键技术之一，旨在从视频序列中自动选择最具代表性的帧，以有效地表示视频内容，从而降低视频数据处理的复杂度。

近年来，随着视频数据量的爆炸式增长以及应用场景的不断扩展，传统的关键帧提取算法难以满足日益增长的需求，自适应关键帧提取算法应运而生。

自适应关键帧提取算法能够根据视频内容的变化自适应地调整提取策略，从而提高关键帧提取的准确性和效率。

本文将从关键帧提取的概念和研究意义出发，深入探讨自适应关键帧提取算法的研究现状，并对不同算法的优缺点进行分析比较。

本文还将对自适应关键帧提取算法的未来发展趋势进行展望，以期为相关研究提供参考。

关键词：关键帧提取；自适应算法；视频分析；特征表达；阈值确定

随着互联网技术的飞速发展以及智能设备的普及，视频数据呈现爆炸式增长的趋势。

如何从海量的视频数据中快速高效地获取关键信息，成为当前信息处理领域亟待解决的问题。

关键帧提取技术作为视频分析的基础，旨在从视频序列中自动选择最具代表性的帧，以有效地表示视频内容，从而降低视频数据处理的复杂度，为后续的视频分析任务（如视频检索、视频摘要、视频分类等）奠定基础。

传统的关键帧提取算法主要基于人工设计的特征，例如颜色直方图、边缘特征、纹理特征等，并结合一定的规则或阈值进行关键帧的选择。