基于内容的多模态视频检索
| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 本文研究成果与章节安排 | 第19-22页 |
| 2 基于内容的多模态视频检索系统框架 | 第22-28页 |
| 2.1 视频检索的系统结构 | 第22-23页 |
| 2.2 镜头分割与关键帧提取 | 第23-24页 |
| 2.3 基于内容的多模态视频检索算法框架 | 第24-25页 |
| 2.4 视频检索结果的评估 | 第25-28页 |
| 3 基于文本的视频检索 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 文本检索概述 | 第29-30页 |
| 3.3 文本检索在视频检索中的应用 | 第30-36页 |
| 3.3.1 基于文本的视频检索流程 | 第30-32页 |
| 3.3.2 视频检索中的文本来源及文本组合 | 第32-34页 |
| 3.3.3 BM25 公式的改进 | 第34-36页 |
| 3.4 实验 | 第36-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 4 检索结果的融合与重排序 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 检索结果的融合 | 第40-43页 |
| 4.2.1 线性融合 | 第40-43页 |
| 4.2.2 非线性融合 | 第43页 |
| 4.3 检索结果的重排序 | 第43-48页 |
| 4.4 小结 | 第48-49页 |
| 5 基于概念检测的视频检索 | 第49-66页 |
| 5.1 引言 | 第49-50页 |
| 5.2 图像级概念检测 | 第50-61页 |
| 5.2.1 低层特征提取 | 第50-52页 |
| 5.2.2 支持向量机 | 第52-58页 |
| 5.2.3 利用SVM 进行概念学习与预测 | 第58-61页 |
| 5.3 基于图像分割的概念检测 | 第61-65页 |
| 5.4 小结 | 第65-66页 |
| 6 实验结果评价与分析 | 第66-76页 |
| 6.1 引言 | 第66页 |
| 6.2 实验设置 | 第66-67页 |
| 6.3 主观评价 | 第67-73页 |
| 6.4 客观评价 | 第73-74页 |
| 6.5 小结 | 第74-76页 |
| 7 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 本文总结 | 第76-77页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间撰写与发表的学术论文目录 | 第82页 |
