| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1．1 研究背景 | 第8页 |
| 1．2 视频摘要的概念与分类 | 第8-11页 |
| 1．3 视频摘要的应用与发展 | 第11-14页 |
| 1．3．1 视频摘要主要应用领域 | 第11-12页 |
| 1．3．2 视频摘要的研究现状 | 第12-14页 |
| 1．4 论文的章节安排及其主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 基于关键帧的视频摘要生成综述 | 第15-26页 |
| 2．1 视频片段的分割 | 第15-18页 |
| 2．1．1 模版匹配法 | 第17页 |
| 2．1．2 直方图法 | 第17-18页 |
| 2．1．3 基于边缘的检测方法 | 第18页 |
| 2．1．4 基于模型的方法 | 第18页 |
| 2．2 关键帧的选取原则和方法 | 第18-23页 |
| 2．2．1 基于镜头边界的关键帧提取方法 | 第19页 |
| 2．2．2 基于视觉特征提取关键帧 | 第19-22页 |
| 2．2．3 基于镜头聚类提取关键帧 | 第22页 |
| 2．2．4 基于多模式提取关键帧 | 第22-23页 |
| 2．2．5 其他方法 | 第23页 |
| 2．3 视频摘要的生成与表现形式 | 第23-26页 |
| 2．3．1 场景和镜头组的构造 | 第23-24页 |
| 2．3．2 视/音频片段的组合与表现问题 | 第24-26页 |
| 第三章 视频数据的预处理与关联挖掘技术 | 第26-33页 |
| 3．1 视频摘要生成的预处理 | 第26-30页 |
| 3．1．1 镜头边界检测 | 第27-28页 |
| 3．1．2 支持向量聚类 | 第28-29页 |
| 3．1．3 新闻条目切分 | 第29-30页 |
| 3．2 视频关联挖掘技术 | 第30-31页 |
| 3．3 视频关联挖掘技术在视频摘要生成中应用的缺陷 | 第31-33页 |
| 第四章 语义相关内容挖掘的视频摘要生成 | 第33-41页 |
| 4．1 基于向量空间模型的视频数据挖掘 | 第33-35页 |
| 4．2 语义相关内容挖掘的摘要生成 | 第35-37页 |
| 4．2．1 定义 | 第35-36页 |
| 4．2．2 算法实现 | 第36-37页 |
| 4．2．3 主题关键帧优化 | 第37页 |
| 4．3 系统实现与性能评价 | 第37-40页 |
| 4．4 小结 | 第40-41页 |
| 第五章 视频摘要应用前景展望和研究方向 | 第41-43页 |
| 5．1 视频摘要应用前景展望 | 第41-42页 |
| 5．2 视频摘要未来的研究方向 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的科研成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |