摘要
视频关键帧提取旨在从海量视频数据中抽取最具代表性的帧，以简洁地概括视频内容，是视频分析领域的基础性问题。
传统的关键帧提取方法主要依赖于视频的低层视觉特征，如颜色、纹理、运动等，难以准确地反映视频的语义信息。
随着深度学习技术的发展，基于语义的视频关键帧提取方法逐渐兴起，利用深度神经网络强大的特征表达能力，能够更好地理解视频内容，提取更符合人类认知的关键帧。
本文首先介绍了视频关键帧提取和语义理解的相关概念，然后回顾了传统的和基于语义的视频关键帧提取方法，并对各种方法的优缺点进行了分析比较。
最后，探讨了该领域未来可能的研究方向。
关键词：视频关键帧提取；语义理解；深度学习；特征融合；注意力机制
#1.1视频关键帧提取
视频关键帧提取是指从视频序列中选择一组能够代表视频主要内容的静态帧，以替代原始视频进行存储、检索和分析。
关键帧提取是视频处理领域的一项基础性任务，被广泛应用于视频摘要、视频检索、视频压缩等多个方面。
#1.2语义理解
语义理解是指计算机系统对自然语言文本或其他形式的数据进行分析，以理解其含义和表达的意图。
在视频分析领域，语义理解是指计算机系统能够识别和理解视频中的物体、场景、动作、事件等高级语义信息。
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