摘要
随着互联网和多媒体技术的飞速发展，视频数据呈爆炸式增长，如何高效地理解、检索和管理海量视频数据成为亟待解决的问题。
视频关键帧提取作为视频内容分析的基础技术之一，旨在从视频序列中自动选择最具代表性的帧，以简洁凝练的方式表达视频的核心内容，在视频摘要、检索、导航等领域具有广泛的应用价值。
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，难以捕捉视频的高层语义信息，提取效果有限。
近年来，深度学习技术的突破为视频理解带来了新的机遇，基于语义的视频关键帧提取方法逐渐成为研究热点。
该类方法通过深度神经网络自动学习视频的语义特征表示，并结合关键帧选择策略，能够更准确地识别和提取与视频语义内容密切相关的关键帧。
本文首先介绍了视频关键帧提取的概念、意义以及研究现状，并对语义信息在关键帧提取中的应用进行了阐述。
接着，详细综述了基于语义的视频关键帧提取方法，包括基于目标检测、语义分割、视频captioning等方法，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。
最后，总结了该领域面临的挑战和未来发展趋势，并对基于语义的视频关键帧提取的应用前景进行了展望。
关键词：视频关键帧提取；语义信息；深度学习；目标检测；语义分割
#1.1视频关键帧提取
视频关键帧提取是指从视频序列中自动选择一组能够概括视频主要内容的关键帧的过程。
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