基于深度学习的重复视频检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-14页 |
| 1.2 本文的研究动机和主要内容 | 第14页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 深度学习和图像特征 | 第16-36页 |
| 2.1 深度学习 | 第16-23页 |
| 2.1.1 人工神经网络 | 第16-20页 |
| 2.1.2 浅层学习和深层学习 | 第20页 |
| 2.1.3 卷积神经网络 | 第20-23页 |
| 2.2 图像特征 | 第23-33页 |
| 2.2.1 图像基础特征 | 第23-25页 |
| 2.2.2 SIFT特征 | 第25-28页 |
| 2.2.3 CNN图像模型 | 第28-33页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 视频关键帧提取 | 第36-51页 |
| 3.1 研究背景 | 第36-42页 |
| 3.1.1 视频的特点和结构 | 第36-37页 |
| 3.1.2 视频的层次结构 | 第37-38页 |
| 3.1.3 关键帧提取技术 | 第38-42页 |
| 3.2 基于镜头分割的自适应关键帧提取方法 | 第42-44页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第42-44页 |
| 3.3 基于特征聚类的关键帧提取方法 | 第44-46页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第44-46页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小节 | 第50-51页 |
| 第4章 重复视频检测 | 第51-62页 |
| 4.1 近似视频搜索数据库 | 第52-54页 |
| 4.2 关键帧索引 | 第54页 |
| 4.3 匹配排序 | 第54-56页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第54-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 关键帧选取 | 第56-57页 |
| 4.4.2 图像特征选取 | 第57-60页 |
| 4.4.3 匹配排序方法 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小节 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
