基于自适应K均值聚类的关键帧提取，李秀环，，视频关键帧通常会反映一个视频的主要内容, 能大大减少视频索引的数据量, 是视频分析和基于内容视频检索的重要基础之一。本文提出��

为了准确地描述人体骨骼的运动细节以及3D骨骼间的几何关系, 提出一种基于四元数3D骨骼表示的人体行为识别方法。首先, 在已捕获的关键帧集合的基础上, 对普通关键帧和变速关键帧分别采用线性插值和二次多项式插值, 获得相同帧数的骨骼序列；然后, 针对所得的骨骼序列, 采用四元数对每帧中3D骨骼间的几何关系进行描述,获得四元数骨骼特征描述子；最后, 采用支持向量机分类器对这一系列特征描述子进行训练和测试, 得到最终的识别结果。在3个标准数据库上的实验结果均显示, 四元数骨骼特征描述子对噪声、运动速度变化、视角变化和时域不对齐都具有很好的稳健性, 可以显著提高人体行为识别的准确率。

在Matlab中使用RGB功能的视频关键帧提取器 在此脚本中，我使用了一个名为planes.mp4的示例视频，该视频具有4个场景更改。 如果您观看视频，则可以看到场景大约发生了变化： 1）00：03：xx 2）00：06：xx 3）00：10：xx 4）00：14：xx -它采用第i和第i + 1帧的RGB特征，并计算这些特征的组构差异。 在图中，图形的最大点是从帧中提取的RGB特征的最大变化。 -如图所示，您可以将图形的最大点作为关键帧。 在此示例中，它成功找到了所有4个关键帧。 -x轴表示视频的持续时间，通过获取最大点的持续时间，您可以在该持续时间提取该帧作为关键帧。 -自动将矩阵矩阵另存为planes.mat在当前文件夹中，以备后用。

用C#编写的一段从视频文件中获取关键帧源程序

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基于机器视觉的智能导盲系统中关键帧提取方法的研究.pdf

C++ opencv 关键帧提取

基于视频的播放内容，提取关键镜头，关键帧。进行视频剪切，分块，便于视频存储以及检索

python实现的基于自适应层次聚类的视频关键帧提取，也可生成动态视频摘要。纯原创，能运行。代码阅读层次清晰，大家运行中有问题可以找我交流。 运行：python exSummary.py --filename xxx.mp4

针对运动类视频特征不易提取且其关键帧结果中易产生较多漏检帧的问题，提出基于运动目标特征的关键帧提取算法。该算法在强调运动目标特征的同时弱化背景特征，从而防止由于运动目标过小而背景占据视频画面主要内容所导致的漏检和冗余现象。根据视频帧熵值将颜色变化明显的帧作为部分关键帧，对颜色未发生突变的帧根据运动物体的尺度不变特征变换（SIFT）获得帧内运动目标的特征点；最后分别根据帧熵值及运动物体SIFT点分布提取视频关键帧。实验表明该算法所得关键帧结果集不仅漏检率较低且能够准确地表达原视频内容。