| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第14-17页 |
| 第2章 新闻视频语义分析关键技术 | 第17-23页 |
| 2.1 视频结构化 | 第17-18页 |
| 2.2 新闻视频结构特点 | 第18页 |
| 2.3 新闻视频语义层次分析 | 第18-22页 |
| 2.3.1 语义简介 | 第18-19页 |
| 2.3.2 新闻视频语义要素 | 第19-21页 |
| 2.3.3 新闻视频语义提取方法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 新闻视频结构化分析 | 第23-37页 |
| 3.1 新闻视频镜头边界检测 | 第23-32页 |
| 3.1.1 镜头边界检测常用方法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 基于颜色加权的新闻镜头边界检测 | 第24-28页 |
| 3.1.3 抗闪光灯镜头边界二次检测 | 第28-31页 |
| 3.1.4 实验结果分析 | 第31-32页 |
| 3.2 主持人镜头检测 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 新闻视频语义特征提取 | 第37-53页 |
| 4.1 视觉特征提取 | 第37-41页 |
| 4.1.1 颜色特征 | 第37-39页 |
| 4.1.2 纹理特征 | 第39-41页 |
| 4.2 文本特征提取 | 第41-51页 |
| 4.2.1 字幕区域检测 | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于神经网络的字幕信息提取 | 第46-49页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 新闻视频语义分类 | 第53-65页 |
| 5.1 基于 SVM 及视觉特征非线性融合的新闻视频语义分类 | 第53-61页 |
| 5.1.1 支持向量机理论 | 第54-57页 |
| 5.1.2 颜色与纹理特征非线性融合 | 第57-60页 |
| 5.1.3 实验结果分析 | 第60-61页 |
| 5.2 基于视觉特征与文本特征融合的新闻视频语义分类 | 第61-62页 |
| 5.2.1 融合方法 | 第62页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第65-66页 |
| 6.2 下一步的研究方向 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第76页 |