[发明专利]一种基于傅里叶变换确定视频取帧频率的方法

权利要求书

1.一种基于傅里叶变换确定视频取帧频率的方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

S1、特征向量提取，对于UCF-101数据集中的每个视频，依次获取其视频帧并放缩到224×224的大小，使用ResNet152的特征提取层将其转化为长度为2048的特征向量，每个视频的所有帧的特征向量按原顺序保存为一个文件；

S2、傅里叶变换分析，读取每个视频的特征向量文件，对每个特征点进行傅里叶变换，得到每个特征点在频域的能量分布，在频域对应的积分域上根据设定的阈值获得每个特征点所需取帧频率，并取最大值作为该视频所需的取帧频率，对所有视频所需的取帧频率进行统计，选择满足大多数视频的取帧频率作为最终的取帧频率；

S3、动作行为识别实验，使用C3D网络作为基础网络，修改网络结构使得模型能够适应输入帧数不小于3的情况，在UCF-101数据集上对每个视频均截取固定的时间长度，使用不同取帧频率实验，从而得到该任务使用不同取帧频率的准确率。

2.如权利要求1所述的一种基于傅里叶变换确定视频取帧频率的方法，其特征在于，所述步骤S2过程如下：读取每个视频的特征向量文件，对2048个长度为N的向量进行傅里叶变换，设定截取阈值得到每个特征所需的取帧频率，并取最大值作为该视频所需的取帧频率，最终对所有视频的取帧频率进行统计，选择满足大多数视频的取帧频率作为所有视频的取帧频率。

3.如权利要求1所述的一种基于傅里叶变换确定视频取帧频率的方法，其特征在于，所述步骤S3中C3D网络的改进方法：修改其前4个3D池化层为2D池化层，并将最后一层3D池化层改为自适应3D池化层，使得网络能够适应输入帧数不小于3的情况。

4.如权利要求1所述的一种基于傅里叶变换确定视频取帧频率的方法，其特征在于，所述步骤S3过程如下：使用C3D网络作为基础网络，修改其前4个3D池化层为2D池化层，并将最后一层3D池化层改为自适应3D池化层，在UCF-101数据集上进行实验，对每个视频均截取固定的时间长度，在不同取帧频率下进行实验，从而得到该任务使用不同取帧频率的准确率。