【摘 要】
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随着互联网的迅猛发展和融媒体技术创新,以及移动设备普及等原因,视频媒体开始成为主流媒介,用户拍摄视频也愈发便捷。用户原创内容（User Generated Content,UGC）概念开始兴起,大众开始流行使用拍摄各种视频,并上传在各大视频内容平台来分享生活,其中包含很多以人为主体、自述式和记录式的第一人称视频。由于用户生产特性和网络平台传输造成了这种类型视频往往存在大量复杂类型的噪声,并且包含大
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随着互联网的迅猛发展和融媒体技术创新,以及移动设备普及等原因,视频媒体开始成为主流媒介,用户拍摄视频也愈发便捷。用户原创内容（User Generated Content,UGC）概念开始兴起,大众开始流行使用拍摄各种视频,并上传在各大视频内容平台来分享生活,其中包含很多以人为主体、自述式和记录式的第一人称视频。由于用户生产特性和网络平台传输造成了这种类型视频往往存在大量复杂类型的噪声,并且包含大量重复冗余的镜头。本研究的目的是应用深度学习的方法来进行第一人称UGC视频的去噪和摘要内容提取。在去噪框架设计中,使用了基于深度视频先验的去噪方法,通过多帧作为网络的输入,并利用光流网络计算多帧融合的损失函数,来提高视频时域稳定性,提高去噪效果。在摘要方法的设计中,使用去噪框架对原始视频进行预处理以提高,利用光流网络计算视频帧之间的运动信息,从而融合光流特征和图像特征,使视频摘要模型能更准确地评估视频内容的重要程度并提取提取关键帧。此外,本研究分析自媒体用户需求,设计了一款日记APP。用户可以利用手机等移动设备拍摄长视频,结合提出的去噪和摘要算法,对拍摄的视频归纳整理。
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