视频剪辑是使用软件对视频源进行非线性编辑，加入的图片、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，供给大家参考。
视频剪辑毕业论文范文第一篇：电视台视频后期剪辑处理与创新策略
作者：解泗龙
作者单位：铁岭广播电视台
摘要：随着现代人审美观的转变，人们对电视节目后期剪辑的要求也发生转变。为了更好地满足群众视听需求，对原有的电视台视频后期剪辑处理模式进行优化、创新就显得非常重要。因此，本研究从电视台视频后期剪辑处理现状出发，思考优化、创新视频后期剪辑处理的策略。
关键词：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过程中不可缺少的部分，也是对视频质量、呈现效果影响比较显著的环节。
研究表明，只有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状
以笔者所在电视台为例，目前视频后期剪辑处理工作中普遍存在以下三方面问题：
1. 视频后期剪辑处理无法满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满足自己获取信息的需求。如果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，仍旧将"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
剪辑处理设备比较落后也是目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、清晰度上无法满足观众的观看需求，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较高，所以，对资金有限的电视台而言，这些设备的更替、更新速度也都比较慢，这一硬件方面的欠缺就较大程度地阻碍了电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
与竞争激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较简单，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。
比如，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。
剪辑包括了许多技术的运用。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。
笔者认为，如果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，突破发展困境。
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大众的审美，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，并根据新闻内容形成一个剪辑思路，这个思路贯穿新闻的始终，体现统一的新闻思想。
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，具有科学合理的结构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。
因此，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，笔者认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，笔者认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自身专业能力，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、结语
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。只有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激烈的媒体环境中得以生存和发展。
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，2020（07）：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，2019（05）：27+45;
[3]袁爱菊。电视台视频后期剪辑处理与创新方式探索[J].西部广播电视，2018（09）： 186+ 188;
[4]李文荣。电视台视频后期剪辑处理与创新方式研究[J]传播力研究，2017（11）：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，2015（10）： 112;
[6]刘小菊。电视台新闻剪辑工作的技巧探讨[J]今传媒，2015,23（12）： 126-127.
文献来源：解泗龙。电视台视频后期剪辑处理与创新策略[J].记者摇篮，2021（08）：145-146.
视频剪辑毕业论文范文第二篇：视频智能剪辑技术研究
作者：刘庆同 薛子育 郭沛宇 曹鑫 陈志业
作者单位：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
摘要：媒体内容的后期制作需要投入大量的精力，特别是视频剪辑过程，更是需要后期人员仔细观看视频内容，选出精华片段。随着人工智能技术的不断发展，智能剪辑技术已经可以较为准确地预测摘要片段。本文调研了已有的视频摘要算法，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。
关键词：深度学习；人工智能；视频智能剪辑；深度摘要网络；
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2019YFB1405901）；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JBKY2019032）资助；
1 研究背景
随着数字媒体的发展，每天都会产生大量增量媒体资产，人工制作并发布新闻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。
目前国内外针对视频摘要技术进行了深入研究，各种先进模型被先后提出。智能视频摘要算法根据其输出内容形式可分为静态视频摘要算法和动态视频摘要算法。静态视频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；动态摘要算法是抽取视频中精彩片段，串联组合摘要片段，生成摘要视频，让用户可以快速了解视频内容。智能视频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速览；在短视频平台上诸多新闻号利用该技术生成新闻摘要片段并发布；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。
在当前人工智能、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，视频摘要算法能力也得到进一步提升，国内外诸多研究机构针对视频摘要技术进行了深入的研究，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摘要算法根据其生成内容的形式可分为静态视频摘要和动态视频摘要算法。静态视频摘要过程是将视频中若干帧进行抽取，组成摘要片段；动态视频摘过程是将视频中体现视频主题的片段进行抽取并将其串联为一完整片段，动态视频摘要算法为本文研究与分析重点。在动态视频摘要算法中，主要包括有监督摘要算法和无监督摘要算法两类。
2.1 有监督动态视频摘要
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摘要技术，该方法使用长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）网络预测视频结构，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时空相关性紧密的片段，vs LSTM网络结构如图1所示。该方法实验结果证明该模型可以有效地提取出顺序结构生成摘要片段。
2.2 无监督动态视频摘要
Zhou等人提出了一个基于无监督学习的深度摘要网络（DSN）实现动态视频摘要，视频摘要转化为顺序决策过程。DSN网络结构如图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形成视频摘要片段。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摘要视频。
Mahasseni等人提出了一种基于无监督学习的动态视频摘要方法，该方法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摘要方法网络结构如图3所示。该方法在无监督方式下学习一个摘要网络，以最大化地减少训练视频及其摘要之间的距离。该方法同时提出一种新的生成式对抗网络，由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摘要，利用另外一个LSTM网络鉴别原始视频与摘要视频见的差异。
图1 vs LSTM网络结构
图2 DSN网络结构
图3 基于无监督学习的动态视频摘要方法网络结构图
2.3 分析
基于深度学习技术的动态视频摘要片段生成的一般步骤分为视频帧选取、视频特征提取和摘要片段生成，有效的时序特征和语义特征提取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法进行优化。传统视频摘要方法因其准确率较低逐渐被基于深度学习技术的视频摘要算法替代，基于GAN网络的动态视频摘要算法已具有较高性能，可以替代部分人工进行视频剪辑，是目前视频摘要中性能较好的算法。
3 视频智能剪辑技术研究平台
通过对视频摘要技术的研究现状分析，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。利用分类后的视频和视频标签作为智能剪辑的主要资源。
智能剪辑过程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。智能剪辑系统技术路线如图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点事件的宣传片制作和基于地理区域的每日新闻推荐，具体有如下两个方面。
图4 智能剪辑系统技术路线图
图5 智能剪辑系统框架图
3.1 基于热点事件的智能剪辑平台
智能剪辑系统包括内容汇集和视频摘要过程，剪辑系统集成了两类视频摘要算法结合内容汇集素材进行视频摘要，智能剪辑系统框架如图5所示。智能剪辑系统依托视频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点事件检测，根据检测结果创新地实现了基于深度摘要网络的短视频候选素材选择以及动态视频摘要算法，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 基于区域的热点新闻节选
智能视频剪辑针对不同地域的热点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点选取主题素材，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点信息，再利用基于深度摘要网络的动态视频摘要模型，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，该平台基于深度摘要模型实现对长视频精华内容提取，以进行概要浏览。系统按照热词、时间、地理位置等要素划分热点视频，基于视频动态摘要算法对视频进行智能剪辑，分别进行摘要后进行上线，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摘要算法进行了研究和分析，对动态视频摘要算法的原理、特点进行分析，总结和讨论了有监督、无监督动态视频摘要算法的思路和区别。结合本文所提到的两类动态视频摘要算法提出了智能视频剪辑研究平台设计方案，平台结合了基于热点事件的智能剪辑方法和基于区域的热点新闻节选的设计思路，基于深度学习技术的视频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摘要算法研究，设计有效的视频摘要生成方法，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。
参考文献
[1]Zhang K,Chao WL ,ShaF,etal.Video summarization with long short-term memory[C]/European conference on computer vision Springer,Cham,2016:766-782.
[2]Zhou K,Qiao Y,Xiang T.Deep reinforcement learning for unsupervised video summarization with diversityrepresentativeness reward[C]/ThirtySecond AAAI Conference on Artificial Intelligence 2018.
[3]Mahasseni B,Lam M,Todorovic S. Unsupervised video summarization with adversarial lstm networks[C]/Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2017:202 -211.
文献来源：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，2021,28（07）：50-52.
