图像零交叉点与视频生成至浓缩技术

图像零交叉点，视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩

一．视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩

视频生成与视频识别

对视频进行分析有两个主要任务：其一是预判下一帧的画面内容；其二是深入理解整个视频的内容。考虑到 video 由多个连续的画面构成, 如果拥有了大量 video 数据, 经过分析 video 中动态场景的变化情况, 将能够合成出一些小规模的小型动态场景 video.

（1）从海量的未标记视频数据获取动态场景的先验信息；

（2）提出一种视频的生成模型。

视频生成的原理框架如下图所示：

由于视频一般由静止的画面与运动的画面共同构成。论文基于此规律构建了双向生成架构来分别用于生成静止的画面和运动的画面。该架构遵循foregroud、mask以及background等公式的组合方式。通过该合成机制的具体实现可见下图所示：

视频通常由静态背景和动态前景构成。
论文基于此设计了一种双模生成模型用于同时生成静态背景Background和动态前景Foreground。
见foreground、mask及background的相关公式。
通过图像展示了合成过程。