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海量视频数据摘要技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-12页
        1.2.1 基于关键帧的视频摘要技术综述第9页
        1.2.2 基于对象的视频摘要技术综述第9-12页
    1.3 本论文的主要工作和内容安排第12-14页
第二章 基于关键帧视频摘要技术研究第14-24页
    2.1 视频结构化分析第14-15页
    2.2 镜头分割第15-17页
        2.2.1 镜头转换类型第15页
        2.2.2 常见镜头边界检测算法第15-17页
    2.3 关键帧提取第17-18页
        2.3.1 基于采样的关键帧提取方法第17页
        2.3.2 基于帧间差的关键帧提取方法第17页
        2.3.3 基于运动信息的关键帧提取方法第17-18页
        2.3.4 基于聚类的关键帧提取方法第18页
    2.4 基于关键帧的视频摘要的构造第18-23页
        2.4.1 基于 K-means 的视频摘要实现第18-20页
        2.4.2 改进的 K Means的算法原理第20页
        2.4.3 实验分析第20-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于对象的视频摘要技术研究第24-44页
    3.1 基于对象的视频摘要的技术原理和框架第24-27页
        3.1.1 基于对象的视频摘要的原理第24-25页
        3.1.2 基于对象的视频摘要技术框架第25-27页
    3.2 背景建模第27-29页
        3.2.1 背景建模算法第28页
        3.2.2 实验效果第28-29页
    3.3 运动目标检测和提取第29-33页
        3.3.1 运动目标检测算法第29-31页
        3.3.2 Grabcut 算法介绍及运动目标提取第31-33页
    3.4 运动目标跟踪和轨迹提取第33-36页
        3.4.1 Meanshift 算法用于目标跟踪第34-35页
        3.4.2 实验结果第35页
        3.4.3 运动轨迹提取第35-36页
    3.5 目标轨迹组合和优化第36-41页
        3.5.1 能量目标函数第37-40页
        3.5.2 能量目标函数最小化第40-41页
    3.6 背景的重采样和摘要视频的拼接第41-42页
        3.6.1 背景的重采样第41页
        3.6.2 摘要视频的拼接第41-42页
    3.7 本章小结第42-44页
第四章 聚类视频摘要技术研究第44-53页
    4.1 视频对象分类特征评价和选择方法第44-47页
        4.1.1 特征提取第45-46页
        4.1.2 训练样本的生成第46-47页
    4.2 SVM 分类器第47-52页
        4.2.1 SVM 分类器的原理第47-48页
        4.2.2 LibSVM 简介第48-49页
        4.2.3 实验分析第49-52页
    4.3 本章小结第52-53页
第五章 系统软件设计和算法实现第53-66页
    5.1 功能需求分析第53页
    5.2 Qt 与 OpenCV 简介第53-55页
        5.2.1 QT 简介第53-54页
        5.2.2 OpenCV 简介第54-55页
    5.3 开发环境搭建第55-56页
    5.4 软件总体设计第56-57页
    5.5 运动目标分析第57-59页
        5.5.1 背景提取第57页
        5.5.2 运动物体检测第57-58页
        5.5.3 运动目标获取与标记第58页
        5.5.4 基于 SVM 的目标分类第58-59页
    5.6 视频检索和摘要的实现第59-65页
        5.6.1 视频检索的实现第59-60页
        5.6.2 视频摘要的实现第60-61页
        5.6.3 系统调试和测试第61-65页
    5.7 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 本文工作总结第66页
    6.2 不足和展望第66-68页
参考文献第68-71页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第71-72页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第72-73页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第73-74页
致谢第74页

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