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基于内容的风光记录片检索技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-49页
   ·基于内容的视频检索的意义第13页
   ·相关的图像压缩编码国际标准简介第13-18页
     ·数字声像存储压缩编码标准MPEG-1第13-15页
     ·通用视频图像压缩编码标准MPEG-2第15页
     ·低比特率音频与视频对象压缩编码标准MPEG-4第15页
     ·H.264/AVC先进的视频编码标准第15-16页
     ·国际标准MPEG-7第16-18页
   ·基于内容的视频检索关键技术和研究现状第18-38页
     ·基本概念第18-19页
     ·基于内容的视频检索关键技术和研究现状概述第19-36页
     ·目前国外已开发出的原型系统简介第36-38页
   ·论文的主要内容和创新点第38-40页
 参考文献第40-49页
第二章 镜头分割和关键帧提取第49-77页
   ·镜头分割算法综述第49-59页
   ·基于支持向量机的镜头分割算法第59-66页
     ·支持向量机的基本原理第60-62页
     ·基于SVM的镜头分割算法第62-66页
       ·特征的选取第62-63页
       ·训练和测试数据的建立第63页
       ·支持向量机的构造和训练第63-65页
       ·镜头分割方法第65-66页
   ·镜头分割算法实验结果及评价第66-69页
   ·镜头关键帧的提取第69-72页
     ·相关工作第69-71页
     ·镜头关键帧提取方法第71-72页
   ·本章小结第72页
 参考文献第72-77页
第三章 镜头关键帧的语义提取第77-85页
   ·特征的计算第77-81页
     ·颜色特征第78页
     ·边缘纹理特征第78-81页
       ·MPEG-7边缘直方图描述符第78-79页
       ·边缘直方图的计算第79-81页
   ·SVM训练第81-82页
   ·实验结果及讨论第82-83页
   ·本章小结第83页
 参考文献第83-85页
第四章 语义视频摘要第85-93页
   ·相关工作第85页
   ·语义视频摘要提取算法第85-88页
   ·实验结果及讨论第88-91页
   ·本章小结第91页
 参考文献第91-93页
第五章 场景分割及场景关键帧的提取第93-106页
   ·相关工作第93页
   ·基于镜头的场景分割算法第93-98页
     ·镜头颜色和纹理特征的计算第94-98页
       ·镜头的颜色直方图第94-95页
       ·镜头的纹理直方图第95页
       ·场景聚类算法第95-98页
   ·实验结果及讨论第98-100页
   ·基于语义的场景分割算法第100-102页
     ·支持向量机的构造和训练第100-101页
     ·语义概念矢量第101页
     ·场景分割算法第101-102页
   ·实验结果及讨论第102-104页
   ·场景关键帧提取方法第104-105页
   ·本章小结第105页
 参考文献第105-106页
第六章 视频数据模型第106-112页
   ·视频数据模型概述第106-107页
   ·基于语义的风光记录片视频数据模型第107-110页
     ·视频数据模型的结构第107-109页
     ·视频数据的语义表达第109页
     ·基于视频模型的视频检索第109-110页
   ·本章小结第110页
 参考文献:第110-112页
第七章 基于相关反馈和镜头的视频检索算法第112-129页
   ·视频检索算法概述第112-115页
   ·基于相关反馈的视频检索算法第115-119页
     ·相关反馈网络结构及其迭代过程第116-119页
       ·相关反馈网络组成结构第116-117页
       ·相关反馈网络的迭代过程第117-119页
     ·确定与查询匹配的视频段第119页
   ·实验结果及讨论第119-121页
   ·基于镜头的视频检索算法第121-123页
   ·实验结果及讨论第123-126页
   ·本章小结第126页
 参考文献第126-129页
第八章 总结与展望第129-132页
   ·论文工作总结第129-130页
   ·未来工作建议第130-132页
致谢第132-133页
攻读博士期间发表的论文目录第133页

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