基于局部泛化误差模型的新闻视频分割和标题检测算法
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
·研究背景和意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-12页 |
·论文主要工作 | 第12-13页 |
·论文的组织结构 | 第13-14页 |
第二章 局部泛化误差模型 | 第14-21页 |
·径向基函数神经网络 | 第14-16页 |
·工作原理 | 第15页 |
·学习算法 | 第15-16页 |
·局部泛化误差模型 | 第16-20页 |
·引言 | 第16-17页 |
·Q邻域和Q联合域 | 第17-18页 |
·局部泛化误差上界 | 第18-19页 |
·径向基函数神经网络的随机敏感度度量 | 第19-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
第三章 基于局部泛化误差模型的新闻视频分割 | 第21-43页 |
·视频的相关理论基础 | 第21-23页 |
·新闻视频分割的相关技术 | 第23-34页 |
·DirectShow | 第23-25页 |
·颜色、纹理以及形状描述子 | 第25-28页 |
·主颜色域描述子 | 第28-30页 |
·人脸检测 | 第30-34页 |
·新闻视频结构分析 | 第34-37页 |
·基于局部泛化误差模型的新闻视频分割算法 | 第37-39页 |
·实验结果 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-43页 |
第四章 基于局部泛化误差模型的新闻标题字幕检测 | 第43-58页 |
·新闻标题字幕的特点 | 第43-45页 |
·新闻标题检测的相关技术 | 第45-53页 |
·边缘算子 | 第45-48页 |
·纹理 | 第48-53页 |
·基于局部泛化误差模型的新闻标题检测算法 | 第53-55页 |
·实验结果 | 第55-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
结论 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-64页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
致谢 | 第65页 |