1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展，视频数据已经成为人们日常生活和各行各业中不可或缺的重要组成部分。
然而，海量的视频数据也给存储、传输和分析带来了巨大挑战。
关键帧提取技术作为一种有效的视频压缩和内容理解手段，能够从视频序列中自动选择出具有代表性的帧，从而在保留视频重要信息的同时，大大减少数据量。
2. 本选题国内外研究状况综述
关键帧提取作为视频处理领域的一项基础性技术，一直受到国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者在关键帧提取方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.关键帧特征表达:研究适用于不同类型视频内容的特征表达方法，例如颜色直方图、纹理特征、深度特征等，并探讨其对关键帧提取性能的影响。
2.自适应阈值确定:设计一种能够根据视频内容动态调整阈值的机制，避免人工设定参数带来的局限性，提高算法的鲁棒性和适应性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入研究关键帧提取、自适应算法等相关领域的国内外研究现状，了解现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现:根据研究目标和文献调研结果，设计自适应关键帧提取算法的总体框架，包括关键帧特征表达、自适应阈值确定、关键帧筛选策略等关键模块。
并选择合适的编程语言和工具，实现所提出的算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多特征融合的自适应关键帧提取算法:不同于传统的单一特征表达方法，本研究将结合颜色、纹理、运动等多种特征，更全面地描述视频帧的内容，提高关键帧提取的准确性。
2.设计一种自适应阈值确定机制:根据视频内容的复杂程度和变化情况，动态调整关键帧提取的阈值，避免人工设定参数的局限性，增强算法的适应性。
3.提出一种高效的关键帧筛选策略:在保证关键帧代表性的前提下，通过优化关键帧筛选策略，减少冗余信息，提高算法的效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张旭,王进,宋利,等.基于时空显著性和镜头边界检测的自适应关键帧提取[J].计算机应用,2022,42(04):1030-1037.
[2] 张佳男,郭晓静,王春雷.基于改进聚类的自适应关键帧提取算法[J].计算机工程,2022,48(03):211-218.
[3] 李明,张三元.基于场景变化的自适应视频关键帧提取算法[J].计算机工程与应用,2021,57(11):177-183.
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