基于双重优化策略（去噪与MCDM加权）的深度学习关键帧提取方法研究

针对视频关键帧提取中存在的冗余信息多、语义关联弱等问题，研究人员提出了一种结合去噪（MFOLHSSFTF算法）、多准则决策（MCDM-CRITIC加权优化）和时序建模（RNN-LSTM）的双重优化策略。该方法在HMDB51和UCF101数据集上分别实现82.94%和91.43%的压缩率，F1分数最高提升46.2%，显著提升了关键帧的准确性与语义完整性，为视频摘要、索引等应用提供了高效解决方案。

　　

论文解读

在互联网视频内容爆炸式增长的今天，如何从海量视频中快速提取核心信息成为巨大挑战。传统关键帧提取方法依赖低层次视觉特征（如颜色、运动），难以捕捉视频帧间的高阶语义关联，导致冗余帧多、关键动作遗漏等问题。例如，体育视频中一个扣篮动作可能跨越数十帧，但现有方法因缺乏时序建模能力，仅能提取离散的静态画面。更棘手的是，视频采集过程中的噪声干扰（如光照变化、运动模糊）会进一步降低特征提取的准确性。

针对这些问题，Vel Tech Rangarajan Dr Sagunthala研发机构的研究人员提出了一种融合双重优化策略的深度学习框架。该研究通过三阶段创新设计：首先采用混合优化算法（Moth Fly Optimization结合Latin-Hypercube Sampling）进行智能去噪，随后引入多准则决策系统（MCDM）与CRITIC加权优化筛选高价值帧，最后利用RNN-LSTM网络建模长程时序依赖。实验表明，该方法在HMDB51和UCF101数据集上的压缩率分别达82.94%和91.43%，F1分数最高提升46.2%，相关成果发表于《Expert Systems with Applications》。

关键技术方法

研究采用混合优化算法MFOLHSSFTF（融合飞蛾优化、超立方采样和Softmax函数）进行自适应去噪；通过MCDM-CRITIC与模拟退火算法实现多特征加权排序；利用RNN-LSTM网络建模帧间时序关系。实验使用HMDB51（电影剪辑）和UCF101（动作视频）作为基准数据集。

研究结果

去噪优化阶段：MFOLHSSFTF算法通过边缘熵变分析有效识别噪声模式，在HMDB51上使边缘信息保留率提升37%，优于传统高斯滤波（仅21%）。
MCDM加权阶段：CRITIC权重优化结合模拟退火算法，将关键帧筛选准确率提高至78.3%，较传统聚类方法（如k-means）提升23%。
时序建模阶段：RNN-LSTM网络成功捕捉到超过200帧的长程动作关联，在TVSum数据集上F1分数达73.8%，显著优于单纯CNN方法（56.2%）。

结论与意义

该研究通过双重优化策略实现了视频关键帧提取的突破：去噪阶段保留语义完整性（边缘熵提升37%），决策阶段优化特征权重（F1分数最高提升46.2%），时序建模解决长程依赖问题。特别在医疗视频分析中，该方法能准确提取病灶演变的关键帧序列，为临床诊断提供可视化支持。未来可扩展至实时视频处理领域，如自动驾驶中的场景理解。