首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

视频搜索及语义提取

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·课题研究背景和意义第10-11页
   ·视频检索关键技术及研究现状第11-16页
     ·视频检索关键技术第11-14页
     ·视频检索技术研究现状第14-16页
   ·TRECVID第16页
   ·本文的工作与安排第16-18页
     ·主要研究内容第16-17页
     ·论文的结构安排第17-18页
第二章 低层视觉特征的提取与性能分析第18-37页
   ·引言第18页
   ·本文提取的视觉特征第18-28页
     ·基于关键点的特征第18-22页
     ·基于纹理信息的特征第22-24页
     ·基于边缘信息的特征第24-27页
     ·基于颜色信息的特征第27-28页
   ·视觉特征处理方法第28-31页
     ·基于Bag-of-Visual-Words的关键点投影算法第28-29页
     ·特征的归一化第29-30页
     ·特征级的数据融合第30-31页
   ·实验结果及分析第31-36页
     ·实验系统框架第31-32页
     ·实验数据第32-34页
     ·实验结果比较及分析第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 高层语义特征提取第37-50页
   ·引言第37页
   ·高层语义特征提取任务概述第37-39页
   ·高层语义特征提取系统框架第39-41页
   ·高层语义特征提取关键技术第41-46页
     ·视频数据标注第41页
     ·低层视觉特征第41-42页
     ·分类器训练第42-43页
     ·决策级融合算法第43-46页
   ·实验结果及分析第46-49页
     ·自测实验第46-48页
     ·TRECVID评测第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 基于语义的视频搜索第50-61页
   ·引言第50页
   ·视频搜索任务介绍第50-52页
   ·基于语义视频搜索系统框架第52-53页
   ·基于语义视频搜索关键技术第53-57页
     ·查询预处理及分析第53-54页
     ·基于示例样本的搜索第54-55页
     ·基于语义概念的搜索第55-57页
   ·实验结果及分析第57-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-63页
   ·论文总结第61-62页
   ·工作展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文第67页

论文共67页,点击 下载论文
上一篇:昆虫翅膀图像分类算法的设计与实现
下一篇:CDMA系统移动BREW平台的三维图像引擎研究及其应用开发