| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第12-20页 |
| 2.1 基于内容的视频检索技术 | 第12-15页 |
| 2.1.1 视频检索的基本概念及分类 | 第12页 |
| 2.1.2 基本框架及相关技术 | 第12-14页 |
| 2.1.3 基于内容的视频检索成果与发展 | 第14-15页 |
| 2.2 模型表示与匹配 | 第15-16页 |
| 2.2.1 视频数据模型 | 第15页 |
| 2.2.2 视频人物结构化模型表示与匹配 | 第15-16页 |
| 2.3 Hadoop相关技术 | 第16-20页 |
| 2.3.1 大数据概念 | 第16-17页 |
| 2.3.2 Hadoop简介 | 第17页 |
| 2.3.3 HDFS | 第17-18页 |
| 2.3.4 MapReduce | 第18-19页 |
| 2.3.5 HBase | 第19-20页 |
| 第三章 人物结构化表示模型 | 第20-45页 |
| 3.1 人物图像提取算法 | 第20-30页 |
| 3.1.1 视频运动目标检测 | 第20-23页 |
| 3.1.2 人体目标检测 | 第23-25页 |
| 3.1.3 视频人物跟踪 | 第25-27页 |
| 3.1.4 人物图像提取算法 | 第27页 |
| 3.1.5 流程图与实验结果 | 第27-30页 |
| 3.2 人物特征表示 | 第30-40页 |
| 3.2.1 HSV颜色空间 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于Meanshift颜色分割的人体部位分割方法 | 第31-37页 |
| 3.2.3 带极值标记的均值颜色直方图 | 第37-39页 |
| 3.2.4 局部主色调 | 第39页 |
| 3.2.5 重复稳定的纹理块 | 第39-40页 |
| 3.3 人物结构化表示模型 | 第40-45页 |
| 3.3.1 MPEG-7标准及描述模型 | 第41-42页 |
| 3.3.2 视频人物结构化表示模型 | 第42-45页 |
| 第四章 人物结构化表示模型的匹配和检索 | 第45-52页 |
| 4.1 基于特征距离加权组合的人物匹配 | 第45-47页 |
| 4.1.1 匹配方法 | 第45-46页 |
| 4.1.2 权重的确定 | 第46-47页 |
| 4.2 基于Hadoop的人物检索方法 | 第47-48页 |
| 4.2.1 主色调索引 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于Hadoop的MapReduce人物检索 | 第48页 |
| 4.3 匹配结果分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 CMC图 | 第48-49页 |
| 4.3.2 结果分析对比 | 第49-52页 |
| 第五章 基于Hadoop的视频人物检索系统 | 第52-59页 |
| 5.1 人物检索系统整体架构 | 第52-53页 |
| 5.2 功能模块 | 第53-56页 |
| 5.2.1 数据库 | 第53页 |
| 5.2.2 人物视觉特征模块 | 第53-54页 |
| 5.2.3 匹配模块 | 第54-55页 |
| 5.2.4 检索模块 | 第55页 |
| 5.2.5 人机接口 | 第55-56页 |
| 5.3 系统实验及结果 | 第56-59页 |
| 5.3.1 实验条件 | 第56页 |
| 5.3.2 测试结果和分析 | 第56-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-62页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |