基于BoF模型的视频检索技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文研究思路 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于语义的视频检索模型 | 第17-30页 |
| ·视频检索模型概述 | 第17-19页 |
| ·基于内容的视频检索模型 | 第17-18页 |
| ·基于语义的视频检索模型 | 第18-19页 |
| ·视频结构化分析 | 第19-21页 |
| ·镜头边界检测 | 第19-20页 |
| ·关键帧提取 | 第20-21页 |
| ·基本语义检测 | 第21-25页 |
| ·时空特征提取 | 第21-23页 |
| ·机器学习算法 | 第23-25页 |
| ·特征和分类器融合 | 第25-28页 |
| ·多特征融合 | 第25-27页 |
| ·分类器融合 | 第27-28页 |
| ·语义关系建模 | 第28-29页 |
| ·空间关系建模 | 第28-29页 |
| ·时序关系建模 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 镜头边界检测和关键帧提取 | 第30-47页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·问题描述 | 第30-31页 |
| ·问题难点 | 第31页 |
| ·镜头变换 | 第31-33页 |
| ·镜头突变 | 第31-32页 |
| ·镜头渐变 | 第32-33页 |
| ·检测流程 | 第33-38页 |
| ·提取视觉特征 | 第34-36页 |
| ·计算不连续信号 | 第36-37页 |
| ·判断分类 | 第37-38页 |
| ·改进算法 | 第38-41页 |
| ·提取视觉特征 | 第38-40页 |
| ·计算不连续信号 | 第40-41页 |
| ·判断分类 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-46页 |
| ·实验数据 | 第42-43页 |
| ·评价标准 | 第43页 |
| ·比较分析 | 第43-46页 |
| ·关键帧提取 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于BOF模型的视频检索系统 | 第47-60页 |
| ·BOF概述 | 第47-50页 |
| ·BoW模型 | 第47-48页 |
| ·BoF模型 | 第48-50页 |
| ·特征检测和描述 | 第50-54页 |
| ·特征检测 | 第50-53页 |
| ·特征描述 | 第53-54页 |
| ·视觉词典构建和量化策略 | 第54-57页 |
| ·视觉词典构建 | 第54-56页 |
| ·特征量化策略 | 第56-57页 |
| ·词汇权重赋值 | 第57页 |
| ·基于BOF模型的视频检索系统 | 第57-59页 |
| ·总体流程 | 第57-58页 |
| ·离线处理 | 第58-59页 |
| ·在线检索 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 视频检索原型系统的实现 | 第60-68页 |
| ·实验数据与开发平台 | 第60-61页 |
| ·实验数据 | 第60页 |
| ·开发平台 | 第60-61页 |
| ·实现步骤 | 第61-67页 |
| ·镜头边界检测 | 第61页 |
| ·特征提取和描述 | 第61-62页 |
| ·视觉词典和数据库构建 | 第62-63页 |
| ·用户检索接口 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结和展望 | 第68-70页 |
| ·工作总结 | 第68-69页 |
| ·工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位时期的主要研究成果 | 第77页 |
