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视频摘要，简单的来说就是，通过自动或者半自动的方式，提取视频中的运动目标，对比每一帧上的运动对象的特征，将他们之间做关联，去掉冗余信息，拼接到一个背景中，用特定的方式组合成一个浓缩的视频。30296
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如今，国内外对于视频摘要技术的研究也非常流行。当然，国外的研究起步的比较早，在此方面，也更加先进。德国的曼海姆大学1994年就开始对此技术进行了研究，研究的内容以基于内容的视频索引、视频文字的定位以及人脸检测为主。这以后，哥伦比亚大学，IBM的研究实验室以及卡内基•梅隆大学等都开始了对摘要技术的研究。国内的清华大学、武汉大学、浙江大学在镜头分割和视频检索方面有一些研究；而国防科技大学在镜头检测、场景类聚、关键帧提取方面已经有了比较成熟的技术[1]。此外国内的一些公司在视频摘要技术领域也取得了一些进展，海康威视在监控领域致力于视频处理技术和视频分析技术，具有全球领先的监控产品；深圳的久凌软件有限公司也致力于视频浓缩摘要方面的产品研发，推出了视频浓缩摘要系统和目标分类系统。
从视频摘要的结果的表现形式来看，视频摘要分为动态和静态两种。通常情况下，一个静态的摘要一般不需要音频和文本的辅助。动态视频可分为精彩剪辑视频、专题缩略视频和一般缩略视频三类[2]。论文网
目前，监控录像摘要的比较常用的技术主要有两种，分别是在静态视频摘要中采用基于关键帧的方法以及在动态视频摘要中采用基于对象的方法。这两种方法都可以有效的除去原始视频中的冗余信息，将视频缩短到方便观看、检索的长度。但它们也有一定的缺点。基于关键帧的视频摘要[3]的最小单位是“帧”，存储空间较小，且方便传输，但不能完整表示每个目标的运动轨迹，不能利于视频目标的检索。基于对象的视频摘要的最小单位是“对象”，使用这种算法可以有效减少空间和时间的冗余信息，但是要定位到所需的“对象”本身就比较复杂，增加了摘要的难度。