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1、视频剪辑毕业论文经典范文6篇,广播电视论文本篇论文目录导航：【】 视频剪辑毕业论文经典范文6篇【】【】【】【】 视频剪辑是使用软件对视频源进行非线性编辑，参加的图片、背景音乐、特效、场景等素材与视频进行重混合，对视频源进行切割、合并，通过二次编码，生成具有不同表现力的新视频。下面我们就为大家介绍几篇关于视频剪辑毕业论文范文，供应大家参考。 视频剪辑毕业论文范文：电视台视频后期剪辑处理与创新策略 解泗龙 作者铁岭广播电视台 内容摘要：随着当代人审美观的转变，人们对电视节目后期剪辑的要求也发生转变。为了更好地知足群众视听需求，对原有的电视台视频后期剪辑处理形式进行优化、创新就显得非常重要。因而，本
2、研究从电视台视频后期剪辑处理现在状况出发，考虑优化、创新视频后期剪辑处理的策略。 本文关键词语：电视台；视频后期剪辑；处理；创新； 视频后期剪辑处理工作是电视台运行经过中不可缺少的部分，也是对视频质量、呈现效果影响比拟显著的环节。 研究表示清楚，只要科学地对视频进行剪辑、处理，才能将视频的特色、信息的原貌清楚明晰传递给观众，彰显视频后期剪辑的价值并获得观众的认可，提高观众观看电视节目的积极性。 一、电视台视频后期剪辑处理的现在状况 以笔者所在电视台为例，当前视频后期剪辑处理工作中普遍存在下面三方面问题： 1. 视频后期剪辑处理无法知足当下社会人们的需求 随着短视频平台在人们生活中应用的普及，人
3、们获取信息的选择权更大，很多受众会倾向于选择时间短、内容有趣的短视频来知足自个获取信息的需求。假如电视视频后期剪辑处理工作人员没有意识到受众的这一需求，仍然将 又臭又长 的视频呈现给世人，那么播放这些视频的电视台就会被观众所 抛弃 . 2. 电视台视频后期剪辑处理设备有待优化升级 剪辑处理设备比拟落后也是当前很多电视台视频后期剪辑处理工作中存在的问题。由陈旧设备剪辑、处理后的视频在色彩、清楚明晰度上无法知足观众的观看需求，阻碍电视台的创新发展。 由于视频后期剪辑处理新型设备的造价大都比拟高，所以，对资金有限的电视台而言，这些设备的更替、更新速度也都比拟慢，这一硬件方面的欠缺就较大程度地阻碍了电
4、视台视频后期剪辑处理工作创新发展的脚步。 3. 视频后期剪辑处理人员的专业性、创新性待强化 与竞争剧烈的新媒体行业视频后期剪辑处理工作相比，电视台的视频后期剪辑处理工作比拟简单，这一 舒适 的环境很容易导致工作人员有所懈怠，进而影响电视台的创新发展。 比方，在实际工作中，很多视频后期剪辑处理人员都存在 做错不如不做 的消极心理，这一心理阻碍了他们创新视频后期剪辑处理工作的积极性，久而久之就会导致电视台视频后期剪辑处理工作失去应有的活力，削弱电视台在媒体融合时代背景下的竞争能力。 二、电视台视频后期剪辑处理的创新策略 电视台视频的剪辑处理，就是指对电视工作者拍摄的视频、音频以及照片等素材，经过相
5、关的剪辑进行素材的分解、组接等形式，最终制作成主题鲜明、连贯的电视作品。 剪辑包括了很多技术的运用。要处理好视频剪辑，实现良好的电视画面效果，就要不断地实践和更新剪辑理念。 笔者以为，假如想推动视频后期剪辑处理工作的创新，那么就必须解决前文陈述的三大问题，突破发展窘境。 1. 优化视频后期剪辑处理的思路 既然人们对电视台视频的需求发生了转变，那么在创新这一工作时，工作人员首先就应从群众的审美需求出发，打破传统视频后期剪辑处理固化思维，让剪辑、处理后的视频更符合群众的审美，让电视台获得更多观众认可的同时，彰显电视节目的特有魅力。 以剪辑新闻视频为例，工作人员应尽量将素材精简化，在最短的时间内呈现
6、出最关键的信息；要着重凸显电视台的权威优势，以吸引更多观众，优化工作成效。一般剪辑工作进行前，剪辑人员要对原始材料和稿件有充分的了解，进行一定的归类，并根据新闻内容构成一个剪辑思路，这个思路贯穿新闻的始终，具体表现出统一的新闻思想。 新闻的剪辑风格也很重要，一个好的新闻作品，要实现新闻前后的整体一致性，同时，具有科学合理的构造顺序和良好的画面效果。新闻剪辑要对相关素材进行有效的取舍，同时，还要充分考虑各种剪辑技巧的使用，展现独特的新闻角度，提高新闻内容的可看性。 因而，电视新闻视频剪辑工作是一项综合性很强的工作。视频剪辑除了要保证新闻的整体性和连续性，还要充分考虑人们的视觉习惯，进行画面和镜头
7、的细节化处理。 2. 优化现有设备 工欲善其事，必先利其器。对电视台视频后期剪辑处理工作创新而言也是如此。 所以，笔者以为电视台管理层应认识到视频后期剪辑处理工作的价值，提高对这一工作的重视程度，争取更多资金投入，优化现有的视频后期剪辑处理设备，为这一工作的创新提供硬件基础。 3. 打造更专业的后期剪辑处理团队 人才是开展视频后期剪辑处理工作的关键因素，其专业性、审美能力也会在一定程度上影响视频最终呈现的效果。基于此，笔者以为在创新视频后期剪辑处理工作时，工作人员应有目的地提高本身专业能力，发挥创造性思维。电视台要组建更专业的视频后期剪辑处理团队，为该项工作优化、创新提供人才支持。 三、结束语
8、 综上所述，视频后期剪辑处理工作作为节目播出前的基础性工作，具有重要价值，其剪辑处理水平也是影响电视台节目收视率的关键。只要明确电视台视频后期剪辑处理中存在的问题，有针对性地优化视频后期剪辑处理效果，才能让电视台在当下竞争剧烈的媒体环境中得以生存和发展。 以下为参考文献 1黄思宁电视台视频后期剪辑处理与创新方式探究J卫星电视与宽带多媒体，202007：248-249; 2刘峥，张秋霞电视台视频后期剪辑处理与创新方式研究J环球首映，202205：27+45; 3袁爱菊。电视台视频后期剪辑处理与创新方式探寻求索J.西部广播电视，202109： 186+ 188; 4李文荣。电视台视频后期剪辑处理与
9、创新方式研究J传播力研究，202111：224; 5李晓琳。电视台视频后期剪辑处理与创新方式研究J西部广播电视，202110： 112; 6刘小菊。电视台新闻剪辑工作的技巧讨论J今传媒，2021,2312： 126-127. 文献解泗龙。电视台视频后期剪辑处理与创新策略J.记者摇篮，202108：145-146. 视频剪辑毕业论文范文：视频智能剪辑技术研究 刘庆同 薛子育 郭沛宇 曹鑫 陈志业 作者国家广播电视总局广播电视科学研究院 广东南方新媒体股份有限公司 内容摘要：媒体内容的后期制作需要投入大量的精神，十分是视频剪辑经过，更是需要后期人员仔细观看视频内容，选出精华要髓片段。随着人工智能技
10、术的不断发展，智能剪辑技术已经能够较为准确地预测内容摘要片段。本文调研了已有的视频内容摘要算法，对不同算法特点进行归纳和总结，设计了智能视频剪辑系统方案，搭建了相关平台，对人工智能技术在广播电视和网络视听内容制作方面的应用有一定的参考价值。 本文关键词语：深度学习；人工智能；视频智能剪辑；深度内容摘要网络； 基金：国家重点研发计划 视听媒体微服务关键技术研究与应用 项目编号2022YFB1405901；国家广播电视总局广播电视科学研究院基本科研业务费 基于人工智能的舆情分析及舆论引导 项目编号JBKY2022032赞助； 1 研究背景 随着数字媒体的发展，天天都会产生大量增量媒体资产，人工制作
11、并发布新闻内容摘要视频需要花费大量时间新闻往往具有较高的时效性，利用人工进行视频剪辑效率较低，基于深度学习技术的智能视频剪辑可大大提高剪辑效率，降低人工成本。 当前国内外针对视频内容摘要技术进行了深切进入研究，各种先进模型被先后提出。智能视频内容摘要算法根据其输出内容形式可分为静态视频内容摘要算法和动态视频内容摘要算法。静态视频内容摘要是抽取视频中的关键帧，将这些关键帧向用户进行展示；动态内容摘要算法是抽取视频中精彩片段，串联组合内容摘要片段，生成内容摘要视频，让用户能够快速了解视频内容。智能视频内容摘要技术已经在视频门户网站、短视频生成、安防安控等领域展开应用，在视频门户网站可为用户提供片源
12、速览；在短视频平台上众多新闻号利用该技术生成新闻内容摘要片段并发布；在安防安控等领域，利用该技术可快速提炼有效片段进行监控复查。 在当下人工智能、大数据等新技术与广播电视行业融合发展的新形势下，有必要研究人工智能技术在广播电视后期制作方面的研究，加快后期制作效率，减少人工成本。 2 算法介绍 随着深度学习技术的发展，视频内容摘要算法能力也得到进一步提升，国内外众多研究机构针对视频内容摘要技术进行了深切进入的研究，包括Austin分校的Zhang等人1,中国科学院深圳先进技术研究院Zhou等人2,俄勒冈州立大学Mahasseni等人3.基于深度学习技术的视频内容摘要算法根据其生成内容的形式可分为
13、静态视频内容摘要和动态视频内容摘要算法。静态视频内容摘要经过是将视频中若干帧进行抽取，组成内容摘要片段；动态视频摘经过是将视频中具体表现出视频主题的片段进行抽取并将其串联为一完好片段，动态视频内容摘要算法为本文研究与分析重点。在动态视频内容摘要算法中，主要包括有监督内容摘要算法和无监督内容摘要算法两类。 2.1 有监督动态视频内容摘要 相比图像而言，视频帧之间具有相关性这一特征，Zhang等人提出一种基于监督学习的动态视频内容摘要技术，该方式方法使用长短期记忆网络Long Short-term Memory,LSTM网络预测视频构造，对视频帧间可变范围时间相关性进行建模，输出具有代表性的片段和
14、时空相关性严密的片段，vs LSTM网络构造如此图1所示。该方式方法实验结果证明该模型能够有效地提取出顺序构造生成内容摘要片段。 2.2 无监督动态视频内容摘要 Zhou等人提出了一个基于无监督学习的深度内容摘要网络DSN实现动态视频内容摘要，视频内容摘要转化为顺序决策经过。DSN网络构造如此图2所示。DSN为每帧预测一个被选择可能性概率，然后根据概率分布选择关键帧构成视频内容摘要片段。同时为了训练DSN,Zhou等人同时提出了一个基于端到端的强化学习框架，以让DSN学习生成更多种和更具代表性的内容摘要视频。 Mahasseni等人提出了一种基于无监督学习的动态视频内容摘要方式方法，该方式方法
15、通过选择一个最具代表输入视频的视频帧作为稀疏子集以生成片段，基于无监督学习的动态视频内容摘要方式方法网络构造如此图3所示。该方式方法在无监督方式下学习一个内容摘要网络，以最大化地减少训练视频及其内容摘要之间的距离。该方式方法同时提出一种新的生成式对抗网络，由内容摘要器和鉴别器组成，利用自动编码器长短期存储网络进行内容摘要，利用另外一个LSTM网络鉴别原始视频与内容摘要视频见的差异。 图1 vs LSTM网络构造 图2 DSN网络构造 图3 基于无监督学习的动态视频内容摘要方式方法网络构造图 2.3 分析 基于深度学习技术的动态视频内容摘要片段生成的一般步骤分为视频帧选取、视频特征提取和内容摘要
16、片段生成，有效的时序特征和语义特征提取方式方法是提升模型性能的关键。同时，由于不同帧之间信息量不同，通常采用特征聚合方式方法进行优化。传统视频内容摘要方式方法因其准确率较低逐步被基于深度学习技术的视频内容摘要算法替代，基于GAN网络的动态视频内容摘要算法已具有较高性能，能够替代部分人工进行视频剪辑，是当前视频内容摘要中性能较好的算法。 3 视频智能剪辑技术研究平台 通过对视频内容摘要技术的研究现在状况分析，本文搭建了视频智能剪辑技术研究平台。平台以国家广播电视总局广播电视科学研究院自研的广播电视人工智能基础资源数据库CDL数据库为依托，对数据库内的视频内容进行特征提取和语义分类。利用分类后的视
17、频和视频标签作为智能剪辑的主要资源。 智能剪辑经过主要包括视频图像的采集、特征特征提取、关键帧提取以及视频生成。视频图像的采集是针对CDL数据库内的标签，获取符合主题内容的视频片段，通过对视频片段的特征提取，建立视频片段之间的关联。对主题相关性较强的视频片段进行关键帧和关键片段的提取，通过拼接相关联片段，进行视频生成。智能剪辑系统技术道路如此图4所示。 以智能剪辑技术为依托，平台已经支持的两类典型应用为基于热门事件的宣传片制作和基于地理区域的每日新闻推荐，详细有如下两个方面。 图4 智能剪辑系统技术道路图 图5 智能剪辑系统框架图 3.1 基于热门事件的智能剪辑平台 智能剪辑系统包括内容聚集和
18、视频内容摘要经过，剪辑系统集成了两类视频内容摘要算法结合内容聚集素材进行视频内容摘要，智能剪辑系统框架如此图5所示。智能剪辑系统依托视频内容摘要与视频合成领域的人工智能技术，通过对时事内容的热门事件检测，根据检测结果创新地实现了基于深度内容摘要网络的短视频候选素材选择以及动态视频内容摘要算法，实现了涵盖精彩时刻的短视频自动化制作，确保了所生成短视频的时效性、准确性与精彩性。 3.2 基于区域的热门新闻节选 智能视频剪辑针对不同地域的热门事件进行检测和追踪，同时结合时域特征变化与地域特征热门选取主题素材，通过对其特征信息利用数据挖掘技术进行分析，分组分类构建基于地理位置的热门信息，再利用基于深度
19、内容摘要网络的动态视频内容摘要模型，生成新闻短视频。用于支撑基于地理位置的智能剪辑平台是一套集视频采集、分析、剪辑、组合为一体的平台，该平台基于深度内容摘要模型实现对长视频精华要髓内容提取，以进行概要阅读。系统根据热词、时间、地理位置等要素划分热门视频，基于视频动态内容摘要算法对视频进行智能剪辑，分别进行内容摘要后进行上线，实现基于地理区域的每日新闻推荐。 4 总结 本文对基于深度学习技术的视频内容摘要算法进行了研究和分析，对动态视频内容摘要算法的原理、特点进行分析，总结和讨论了有监督、无监督动态视频内容摘要算法的思路和区别。结合本文所提到的两类动态视频内容摘要算法提出了智能视频剪辑研究平台设
20、计方案，平台结合了基于热门事件的智能剪辑方式方法和基于区域的热门新闻节选的设计思路，基于深度学习技术的视频内容摘要算法生成新闻速览片段，实现基于地理区域的每日新闻推荐。后续将继续开展动态视频内容摘要算法研究，设计有效的视频内容摘要生成方式方法，为行业内针对新闻素材的智能视频剪辑问题提供方案和思路。 以下为参考文献 1Zhang K,Chao WL ,ShaF,etal.Video summarization with long short-term memoryC/European conference on computer vision Springer,Cham,2021:766-782
21、. 2Zhou K,Qiao Y,Xiang T.Deep reinforcement learning for unsupervised video summarization with diversityrepresentativeness rewardC/ThirtySecond AAAI Conference on Artificial Intelligence 2021. 3Mahasseni B,Lam M,Todorovic S. Unsupervised video summarization with adversarial lstm networksC/Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2021:202 -211. 文献刘庆同，薛子育，郭沛宇，曹鑫，陈志业。视频智能剪辑技术研究J.广播电视信息，2021,2807：50-52.