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基于内容的视频检索关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-27页
   ·本文的研究背景第12-13页
   ·本文的研究目的及意义第13-14页
   ·国内外研究现状和存在的主要问题第14-24页
     ·国内外研究现状第15-23页
     ·存在的主要问题第23-24页
   ·本文的主要研究内容第24-26页
   ·本文的章节安排第26-27页
第二章 基于改进的保局投影视频特征提取第27-42页
   ·概述第27-28页
   ·保局投影第28-29页
   ·改进的保局投影第29-32页
     ·确定邻域参数第30-31页
     ·确定最佳维数第31-32页
   ·基于改进的保局投影视频特征提取第32-36页
     ·原始特征第32-35页
     ·基于改进的保局投影视频特征提取算法第35-36页
   ·实验结果与分析第36-41页
     ·评价指标第36-37页
     ·实验结果与分析第37-41页
   ·本章小结第41-42页
第三章 基于局部多核支持向量机的镜头边界检测第42-60页
   ·概述第42-43页
   ·相关工作第43-47页
     ·镜头转换类型第43-44页
     ·镜头边界检测方法第44-47页
   ·多核支持向量机第47-49页
     ·支持向量机第47-48页
     ·多核支持向量机第48-49页
   ·局部多核支持向量机第49-52页
     ·样本哈希子空间第49-50页
     ·构建平衡数据集第50-51页
     ·局部多核支持向量机第51-52页
   ·基于局部多核支持向量机的视频镜头边界检测第52-55页
     ·视频时空特征第52-53页
     ·基于局部多核支持向量机的视频镜头边界检测方法第53-55页
   ·实验结果与分析第55-59页
   ·本章小结第59-60页
第四章 基于多变量时间序列分割的镜头关键帧提取第60-75页
   ·概述第60-61页
   ·相关工作第61-63页
   ·多变量时间序列分割算法第63-65页
   ·改进的多变量时间序列分割算法(IMTS)第65-70页
     ·代价函数第66-68页
     ·序列分割策略第68-69页
     ·改进的多变量时间序列分割算法第69-70页
   ·基于IMTS的镜头关键帧提取第70页
   ·实验结果与分析第70-74页
     ·评价指标第70-71页
     ·实验结果与分析第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 镜头相似性度量第75-92页
   ·概述第75-77页
   ·镜头模式相似性第77-82页
     ·动态时间归正技术(DTW)第78-80页
     ·基于下界函数的DTW镜头模式相似性第80-82页
   ·镜头视觉相似性第82-87页
     ·镜头特征相似性第83-85页
       ·Kuhn-Munkres算法第83页
       ·基于比例加权Kuhn-Munkres的特征相似性第83-85页
     ·镜头时间相似性第85-86页
     ·镜头视觉相似性第86-87页
   ·镜头相似性第87页
   ·实验结果与分析第87-91页
     ·评价指标第87-88页
     ·实验结果与分析第88-91页
   ·本章小结第91-92页
第六章 基于片段的视频检索第92-115页
   ·概述第92-95页
   ·相似视频查询第95-96页
   ·相似视频片段分割第96-104页
     ·局部联配FASTA算法第96-100页
     ·基于FASTA的相似视频片段分割第100-102页
     ·伪相似视频片段删除第102-104页
   ·视频片段相似性第104-108页
     ·视觉因子第105-106页
     ·顺序因子第106-107页
     ·跨度因子第107页
     ·干扰因子第107-108页
     ·视频片段相似性第108页
   ·基于片段的视频检索第108-109页
   ·实验与结果分析第109-114页
     ·评价指标第109页
     ·实验结果与分析第109-114页
   ·本章小结第114-115页
第七章 结束语第115-118页
   ·本论文工作总结第115-116页
   ·进一步研究工作第116-118页
参考文献第118-129页
致谢第129-130页
攻读博士学位期间的主要研究成果第130页

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