基于内容的同源视频检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关研究进展 | 第10-14页 |
| ·TRECVID测评 | 第14-15页 |
| ·本文的工作和安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于内容的同源视频检索技术 | 第17-27页 |
| ·基于内容的视频检索框架 | 第17-19页 |
| ·基于内容视频检索系统框图 | 第17-18页 |
| ·视频数据的分层结构 | 第18-19页 |
| ·基于内容视频检索中的关键技术 | 第19-22页 |
| ·视频特征 | 第19-20页 |
| ·镜头边界检测 | 第20-21页 |
| ·关键帧的提取 | 第21页 |
| ·基于内容的相似性 | 第21-22页 |
| ·基于内容的同源视频检索 | 第22-25页 |
| ·同源视频检索的定义 | 第22-23页 |
| ·同源视频检索的技术难点 | 第23-24页 |
| ·同源视频检索的系统框架 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 同源视频检索的特征选取和优化 | 第27-42页 |
| ·尺度空间理论 | 第27-28页 |
| ·SIFT特征提取 | 第28-31页 |
| ·关键点提取 | 第28-30页 |
| ·SIFT特征向量描述子 | 第30页 |
| ·基于SIFT特征的图像匹配 | 第30-31页 |
| ·视觉字典 | 第31-34页 |
| ·K均值聚类算法 | 第33-34页 |
| ·样本点提取和视觉字典的生成 | 第34页 |
| ·SIFT特征处理与优化 | 第34-39页 |
| ·SIFT特征投影到视觉码字 | 第35页 |
| ·码字邻域内的特征签名 | 第35-38页 |
| ·辅助特征 | 第38-39页 |
| ·倒排索引文件 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 同源视频检索的特征配准策略 | 第42-54页 |
| ·相似性度量策略 | 第42-44页 |
| ·关键点间的相似性度量 | 第42-43页 |
| ·视频帧间的相似性度量 | 第43-44页 |
| ·投票策略 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-53页 |
| ·实验数据 | 第46-48页 |
| ·评测标准及参数 | 第48-49页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文总结 | 第54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
