基于 CNN 与关键帧提取的视频着色：一种节省带宽的应用
计算机视觉与模式识别
2018-12-19 v3
摘要
在本文中，我们解决灰度视频着色以降低带宽使用的问题。为此，我们从灰度视频的彩色版本中取一些彩色关键帧作为参考图像。我们提出一种模型，从彩色视频中提取关键帧，并在这些彩色帧上从头训练卷积神经网络 (CNN)。通过提取的关键帧，我们获得视频中所用颜色的良好认知，从而有助于高效地对视频的灰度版本进行着色。我们所提技术的一个应用是在传输未经任何压缩的原始彩色视频时节省带宽。原始彩色视频占用的存储空间约为其灰度版本的三倍。我们可以利用这一事实，发送灰度视频及我们训练好的模型，而非彩色视频。随后，本文中我们展示了该技术在传输原始彩色视频时如何帮助将带宽使用节省多达三倍。
引用
@article{arxiv.1812.03858,
title = {Video Colorization using CNNs and Keyframes extraction: An application in saving bandwidth},
author = {Ankur Singh and Anurag Chanani and Harish Karnick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03858},
year = {2018}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1712.03400 by other authors