視頻剪輯畢業(yè)論文（經(jīng)典范文6篇）,廣播電視論文

視頻剪輯畢業(yè)論文〔經(jīng)典范文6篇〕,廣播電視論文本篇論文目錄導航：【】視頻剪輯畢業(yè)論文〔經(jīng)典范文6篇〕【】【】【】【】視頻剪輯是使用軟件對視頻源進行非線性編輯，參加的圖片、背景音樂、特效、場景等素材與視頻進行重混合，對視頻源進行切割、合并，通過二次編碼，生成具有不同表現(xiàn)力的新視頻。下面我們就為大家介紹幾篇關于視頻剪輯畢業(yè)論文范文，供應大家參考。視頻剪輯畢業(yè)論文范文：電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新策略解泗龍作者鐵嶺廣播電視臺內(nèi)容摘要：隨著當代人審美觀的轉變，人們對電視節(jié)目后期剪輯的要求也發(fā)生轉變。為了更好地知足群眾視聽需求，對原有的電視臺視頻后期剪輯處理形式進行優(yōu)化、創(chuàng)新就顯得非常重要。因而，本研究從電視臺視頻后期剪輯處理現(xiàn)在狀況出發(fā)，考慮優(yōu)化、創(chuàng)新視頻后期剪輯處理的策略。本文關鍵詞語：電視臺；視頻后期剪輯；處理；創(chuàng)新；視頻后期剪輯處理工作是電視臺運行經(jīng)過中不可缺少的部分，也是對視頻質量、呈現(xiàn)效果影響比擬顯著的環(huán)節(jié)。研究表示清楚，只要科學地對視頻進行剪輯、處理，才能將視頻的特色、信息的原貌清楚明晰傳遞給觀眾，彰顯視頻后期剪輯的價值并獲得觀眾的認可，提高觀眾觀看電視節(jié)目的積極性。一、電視臺視頻后期剪輯處理的現(xiàn)在狀況以筆者所在電視臺為例，當前視頻后期剪輯處理工作中普遍存在下面三方面問題：1.視頻后期剪輯處理無法知足當下社會人們的需求隨著短視頻平臺在人們生活中應用的普及，人們獲取信息的選擇權更大，很多受眾會傾向于選擇時間短、內(nèi)容有趣的短視頻來知足自個獲取信息的需求。假如電視視頻后期剪輯處理工作人員沒有意識到受眾的這一需求，仍然將又臭又長的視頻呈現(xiàn)給世人，那么播放這些視頻的電視臺就會被觀眾所拋棄.2.電視臺視頻后期剪輯處理設備有待優(yōu)化升級剪輯處理設備比擬落后也是當前很多電視臺視頻后期剪輯處理工作中存在的問題。由陳舊設備剪輯、處理后的視頻在色彩、清楚明晰度上無法知足觀眾的觀看需求，阻礙電視臺的創(chuàng)新發(fā)展。由于視頻后期剪輯處理新型設備的造價大都比擬高，所以，對資金有限的電視臺而言，這些設備的更替、更新速度也都比擬慢，這一硬件方面的欠缺就較大程度地阻礙了電視臺視頻后期剪輯處理工作創(chuàng)新發(fā)展的腳步。3.視頻后期剪輯處理人員的專業(yè)性、創(chuàng)新性待強化與競爭劇烈的新媒體行業(yè)視頻后期剪輯處理工作相比，電視臺的視頻后期剪輯處理工作比擬簡單，這一舒適的環(huán)境很容易導致工作人員有所懈怠，進而影響電視臺的創(chuàng)新發(fā)展。比方，在實際工作中，很多視頻后期剪輯處理人員都存在做錯不如不做的消極心理，這一心理阻礙了他們創(chuàng)新視頻后期剪輯處理工作的積極性，久而久之就會導致電視臺視頻后期剪輯處理工作失去應有的活力，削弱電視臺在媒體融合時代背景下的競爭能力。二、電視臺視頻后期剪輯處理的創(chuàng)新策略電視臺視頻的剪輯處理，就是指對電視工作者拍攝的視頻、音頻以及照片等素材，經(jīng)過相關的剪輯進行素材的分解、組接等形式，最終制作成主題鮮明、連貫的電視作品。剪輯包括了很多技術的運用。要處理好視頻剪輯，實現(xiàn)良好的電視畫面效果，就要不斷地實踐和更新剪輯理念。筆者以為，假如想推動視頻后期剪輯處理工作的創(chuàng)新，那么就必須解決前文陳述的三大問題，突破發(fā)展窘境。1.優(yōu)化視頻后期剪輯處理的思路既然人們對電視臺視頻的需求發(fā)生了轉變，那么在創(chuàng)新這一工作時，工作人員首先就應從群眾的審美需求出發(fā)，打破傳統(tǒng)視頻后期剪輯處理固化思維，讓剪輯、處理后的視頻更符合群眾的審美，讓電視臺獲得更多觀眾認可的同時，彰顯電視節(jié)目的特有魅力。以剪輯新聞視頻為例，工作人員應盡量將素材精簡化，在最短的時間內(nèi)呈現(xiàn)出最關鍵的信息；要著重凸顯電視臺的權威優(yōu)勢，以吸引更多觀眾，優(yōu)化工作成效。一般剪輯工作進行前，剪輯人員要對原始材料和稿件有充分的了解，進行一定的歸類，并根據(jù)新聞內(nèi)容構成一個剪輯思路，這個思路貫穿新聞的始終，具體表現(xiàn)出統(tǒng)一的新聞思想。新聞的剪輯風格也很重要，一個好的新聞作品，要實現(xiàn)新聞前后的整體一致性，同時，具有科學合理的構造順序和良好的畫面效果。新聞剪輯要對相關素材進行有效的取舍，同時，還要充分考慮各種剪輯技巧的使用，展現(xiàn)獨特的新聞角度，提高新聞內(nèi)容的可看性。因而，電視新聞視頻剪輯工作是一項綜合性很強的工作。視頻剪輯除了要保證新聞的整體性和連續(xù)性，還要充分考慮人們的視覺習慣，進行畫面和鏡頭的細節(jié)化處理。2.優(yōu)化現(xiàn)有設備工欲善其事，必先利其器。對電視臺視頻后期剪輯處理工作創(chuàng)新而言也是如此。所以，筆者以為電視臺管理層應認識到視頻后期剪輯處理工作的價值，提高對這一工作的重視程度，爭取更多資金投入，優(yōu)化現(xiàn)有的視頻后期剪輯處理設備，為這一工作的創(chuàng)新提供硬件基礎。3.打造更專業(yè)的后期剪輯處理團隊人才是開展視頻后期剪輯處理工作的關鍵因素，其專業(yè)性、審美能力也會在一定程度上影響視頻最終呈現(xiàn)的效果。基于此，筆者以為在創(chuàng)新視頻后期剪輯處理工作時，工作人員應有目的地提高本身專業(yè)能力，發(fā)揮創(chuàng)造性思維。電視臺要組建更專業(yè)的視頻后期剪輯處理團隊，為該項工作優(yōu)化、創(chuàng)新提供人才支持。三、結束語綜上所述，視頻后期剪輯處理工作作為節(jié)目播出前的基礎性工作，具有重要價值，其剪輯處理水平也是影響電視臺節(jié)目收視率的關鍵。只要明確電視臺視頻后期剪輯處理中存在的問題，有針對性地優(yōu)化視頻后期剪輯處理效果，才能讓電視臺在當下競爭劇烈的媒體環(huán)境中得以生存和發(fā)展。以下為參考文獻[1]黃思寧電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新方式探究[J]衛(wèi)星電視與寬帶多媒體，2020〔07〕：248-249;[2]劉崢，張秋霞電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新方式研究[J]環(huán)球首映，2022〔05〕：27+45;[3]袁愛菊。電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新方式探尋求索[J].西部廣播電視，2021〔09〕：186+188;[4]李文榮。電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新方式研究[J]傳播力研究，2021〔11〕：224;[5]李曉琳。電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新方式研究[J]西部廣播電視，2021〔10〕：112;[6]劉小菊。電視臺新聞剪輯工作的技巧討論[J]今傳媒，2021,23〔12〕：126-127.文獻解泗龍。電視臺視頻后期剪輯處理與創(chuàng)新策略[J].記者搖籃，2021〔08〕：145-146.視頻剪輯畢業(yè)論文范文：視頻智能剪輯技術研究劉慶同薛子育郭沛宇曹鑫陳志業(yè)作者國家廣播電視總局廣播電視科學研究院廣東南方新媒體股份有限公司內(nèi)容摘要：媒體內(nèi)容的后期制作需要投入大量的精神，十分是視頻剪輯經(jīng)過，更是需要后期人員仔細觀看視頻內(nèi)容，選出精華要髓片段。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，智能剪輯技術已經(jīng)能夠較為準確地預測內(nèi)容摘要片段。本文調(diào)研了已有的視頻內(nèi)容摘要算法，對不同算法特點進行歸納和總結，設計了智能視頻剪輯系統(tǒng)方案，搭建了相關平臺，對人工智能技術在廣播電視和網(wǎng)絡視聽內(nèi)容制作方面的應用有一定的參考價值。本文關鍵詞語：深度學習；人工智能；視頻智能剪輯；深度內(nèi)容摘要網(wǎng)絡；基金：國家重點研發(fā)計劃視聽媒體微服務關鍵技術研究與應用〔項目編號2022YFB1405901〕；國家廣播電視總局廣播電視科學研究院基本科研業(yè)務費基于人工智能的輿情分析及輿論引導〔項目編號JBKY2022032〕贊助；1研究背景隨著數(shù)字媒體的發(fā)展，天天都會產(chǎn)生大量增量媒體資產(chǎn)，人工制作并發(fā)布新聞內(nèi)容摘要視頻需要花費大量時間新聞往往具有較高的時效性，利用人工進行視頻剪輯效率較低，基于深度學習技術的智能視頻剪輯可大大提高剪輯效率，降低人工成本。當前國內(nèi)外針對視頻內(nèi)容摘要技術進行了深切進入研究，各種先進模型被先后提出。智能視頻內(nèi)容摘要算法根據(jù)其輸出內(nèi)容形式可分為靜態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法和動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法。靜態(tài)視頻內(nèi)容摘要是抽取視頻中的關鍵幀，將這些關鍵幀向用戶進行展示；動態(tài)內(nèi)容摘要算法是抽取視頻中精彩片段，串聯(lián)組合內(nèi)容摘要片段，生成內(nèi)容摘要視頻，讓用戶能夠快速了解視頻內(nèi)容。智能視頻內(nèi)容摘要技術已經(jīng)在視頻門戶網(wǎng)站、短視頻生成、安防安控等領域展開應用，在視頻門戶網(wǎng)站可為用戶提供片源速覽；在短視頻平臺上眾多新聞號利用該技術生成新聞內(nèi)容摘要片段并發(fā)布；在安防安控等領域，利用該技術可快速提煉有效片段進行監(jiān)控復查。在當下人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術與廣播電視行業(yè)融合發(fā)展的新形勢下，有必要研究人工智能技術在廣播電視后期制作方面的研究，加快后期制作效率，減少人工成本。2算法介紹隨著深度學習技術的發(fā)展，視頻內(nèi)容摘要算法能力也得到進一步提升，國內(nèi)外眾多研究機構針對視頻內(nèi)容摘要技術進行了深切進入的研究，包括Austin分校的Zhang等人[1],中國科學院深圳先進技術研究院Zhou等人[2],俄勒岡州立大學Mahasseni等人[3].基于深度學習技術的視頻內(nèi)容摘要算法根據(jù)其生成內(nèi)容的形式可分為靜態(tài)視頻內(nèi)容摘要和動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法。靜態(tài)視頻內(nèi)容摘要經(jīng)過是將視頻中若干幀進行抽取，組成內(nèi)容摘要片段；動態(tài)視頻摘經(jīng)過是將視頻中具體表現(xiàn)出視頻主題的片段進行抽取并將其串聯(lián)為一完好片段，動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法為本文研究與分析重點。在動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法中，主要包括有監(jiān)督內(nèi)容摘要算法和無監(jiān)督內(nèi)容摘要算法兩類。2.1有監(jiān)督動態(tài)視頻內(nèi)容摘要相比圖像而言，視頻幀之間具有相關性這一特征，Zhang等人提出一種基于監(jiān)督學習的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要技術，該方式方法使用長短期記憶網(wǎng)絡〔LongShort-termMemory,LSTM〕網(wǎng)絡預測視頻構造，對視頻幀間可變范圍時間相關性進行建模，輸出具有代表性的片段和時空相關性嚴密的片段，vsLSTM網(wǎng)絡構造如此圖1所示。該方式方法實驗結果證明該模型能夠有效地提取出順序構造生成內(nèi)容摘要片段。2.2無監(jiān)督動態(tài)視頻內(nèi)容摘要Zhou等人提出了一個基于無監(jiān)督學習的深度內(nèi)容摘要網(wǎng)絡〔DSN〕實現(xiàn)動態(tài)視頻內(nèi)容摘要，視頻內(nèi)容摘要轉化為順序決策經(jīng)過。DSN網(wǎng)絡構造如此圖2所示。DSN為每幀預測一個被選擇可能性概率，然后根據(jù)概率分布選擇關鍵幀構成視頻內(nèi)容摘要片段。同時為了訓練DSN,Zhou等人同時提出了一個基于端到端的強化學習框架，以讓DSN學習生成更多種和更具代表性的內(nèi)容摘要視頻。Mahasseni等人提出了一種基于無監(jiān)督學習的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要方式方法，該方式方法通過選擇一個最具代表輸入視頻的視頻幀作為稀疏子集以生成片段，基于無監(jiān)督學習的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要方式方法網(wǎng)絡構造如此圖3所示。該方式方法在無監(jiān)督方式下學習一個內(nèi)容摘要網(wǎng)絡，以最大化地減少訓練視頻及其內(nèi)容摘要之間的距離。該方式方法同時提出一種新的生成式對抗網(wǎng)絡，由內(nèi)容摘要器和鑒別器組成，利用自動編碼器長短期存儲網(wǎng)絡進行內(nèi)容摘要，利用另外一個LSTM網(wǎng)絡鑒別原始視頻與內(nèi)容摘要視頻見的差異。圖1vsLSTM網(wǎng)絡構造圖2DSN網(wǎng)絡構造圖3基于無監(jiān)督學習的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要方式方法網(wǎng)絡構造圖2.3分析基于深度學習技術的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要片段生成的一般步驟分為視頻幀選取、視頻特征提取和內(nèi)容摘要片段生成，有效的時序特征和語義特征提取方式方法是提升模型性能的關鍵。同時，由于不同幀之間信息量不同，通常采用特征聚合方式方法進行優(yōu)化。傳統(tǒng)視頻內(nèi)容摘要方式方法因其準確率較低逐步被基于深度學習技術的視頻內(nèi)容摘要算法替代，基于GAN網(wǎng)絡的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法已具有較高性能，能夠替代部分人工進行視頻剪輯，是當前視頻內(nèi)容摘要中性能較好的算法。3視頻智能剪輯技術研究平臺通過對視頻內(nèi)容摘要技術的研究現(xiàn)在狀況分析，本文搭建了視頻智能剪輯技術研究平臺。平臺以國家廣播電視總局廣播電視科學研究院自研的廣播電視人工智能基礎資源數(shù)據(jù)庫〔CDL數(shù)據(jù)庫〕為依托，對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的視頻內(nèi)容進行特征提取和語義分類。利用分類后的視頻和視頻標簽作為智能剪輯的主要資源。智能剪輯經(jīng)過主要包括視頻圖像的采集、特征特征提取、關鍵幀提取以及視頻生成。視頻圖像的采集是針對CDL數(shù)據(jù)庫內(nèi)的標簽，獲取符合主題內(nèi)容的視頻片段，通過對視頻片段的特征提取，建立視頻片段之間的關聯(lián)。對主題相關性較強的視頻片段進行關鍵幀和關鍵片段的提取，通過拼接相關聯(lián)片段，進行視頻生成。智能剪輯系統(tǒng)技術道路如此圖4所示。以智能剪輯技術為依托，平臺已經(jīng)支持的兩類典型應用為基于熱門事件的宣傳片制作和基于地理區(qū)域的每日新聞推薦，詳細有如下兩個方面。圖4智能剪輯系統(tǒng)技術道路圖圖5智能剪輯系統(tǒng)框架圖3.1基于熱門事件的智能剪輯平臺智能剪輯系統(tǒng)包括內(nèi)容聚集和視頻內(nèi)容摘要經(jīng)過，剪輯系統(tǒng)集成了兩類視頻內(nèi)容摘要算法結合內(nèi)容聚集素材進行視頻內(nèi)容摘要，智能剪輯系統(tǒng)框架如此圖5所示。智能剪輯系統(tǒng)依托視頻內(nèi)容摘要與視頻合成領域的人工智能技術，通過對時事內(nèi)容的熱門事件檢測，根據(jù)檢測結果創(chuàng)新地實現(xiàn)了基于深度內(nèi)容摘要網(wǎng)絡的短視頻候選素材選擇以及動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法，實現(xiàn)了涵蓋精彩時刻的短視頻自動化制作，確保了所生成短視頻的時效性、準確性與精彩性。3.2基于區(qū)域的熱門新聞節(jié)選智能視頻剪輯針對不同地域的熱門事件進行檢測和追蹤，同時結合時域特征變化與地域特征熱門選取主題素材，通過對其特征信息利用數(shù)據(jù)挖掘技術進行分析，分組分類構建基于地理位置的熱門信息，再利用基于深度內(nèi)容摘要網(wǎng)絡的動態(tài)視頻內(nèi)容摘要模型，生成新聞短視頻。用于支撐基于地理位置的智能剪輯平臺是一套集視頻采集、分析、剪輯、組合為一體的平臺，該平臺基于深度內(nèi)容摘要模型實現(xiàn)對長視頻精華要髓內(nèi)容提取，以進行概要閱讀。系統(tǒng)根據(jù)熱詞、時間、地理位置等要素劃分熱門視頻，基于視頻動態(tài)內(nèi)容摘要算法對視頻進行智能剪輯，分別進行內(nèi)容摘要后進行上線，實現(xiàn)基于地理區(qū)域的每日新聞推薦。4總結本文對基于深度學習技術的視頻內(nèi)容摘要算法進行了研究和分析，對動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法的原理、特點進行分析，總結和討論了有監(jiān)督、無監(jiān)督動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法的思路和區(qū)別。結合本文所提到的兩類動態(tài)視頻內(nèi)容摘要算法提出了智能視頻剪輯研究平臺設計方案，平臺結合了基于熱門事件的智能剪輯方式方法和基于區(qū)域的熱門新聞節(jié)選的設計思路，基于深度學習技術的視頻內(nèi)容摘要算法生成新聞速覽片段，實現(xiàn)基于地理區(qū)域的每日新聞推薦。后續(xù)將繼續(xù)