视频数据存储与检索方法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 视频数据存储与检索综述 | 第12-13页 |
| 1.3.1 云存储的概述 | 第12页 |
| 1.3.2 基于内容的视频检索特点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 视频数据和视频数据库 | 第15-22页 |
| 2.1 视频数据基础知识 | 第15-17页 |
| 2.1.1 视频概念 | 第15页 |
| 2.1.2 视频结构化 | 第15-16页 |
| 2.1.3 视频数据的特点 | 第16-17页 |
| 2.2 常用的颜色模型 | 第17-19页 |
| 2.2.1 RGB颜色模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HSV颜色模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 HIS颜色模型 | 第19页 |
| 2.3 视频数据库 | 第19-21页 |
| 2.3.1 视频数据库的简介 | 第19-20页 |
| 2.3.2 视频的索引 | 第20页 |
| 2.3.3 视频索引的分类 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 视频数据采集 | 第22-28页 |
| 3.1 视频捕捉关键技术简介 | 第22-24页 |
| 3.1.1 Direct Show技术简介 | 第22页 |
| 3.1.2 COM技术简介 | 第22-23页 |
| 3.1.3 视频采集中重要的COM接 | 第23-24页 |
| 3.2 Direct Show系统框架 | 第24-25页 |
| 3.3 视频数据的采集原理 | 第25-26页 |
| 3.4 视频采集过程 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 视频数据存储 | 第28-36页 |
| 4.1 云存储简介 | 第28-29页 |
| 4.1.1 云存储的概述 | 第28页 |
| 4.1.2 云存储的特点 | 第28-29页 |
| 4.2 云存储核心设计 | 第29页 |
| 4.3 云存储的总体架构 | 第29-31页 |
| 4.4 视频数据优化与负载均衡 | 第31-35页 |
| 4.4.1 调度算法的优化 | 第31-32页 |
| 4.4.2 存储策略的优化 | 第32-33页 |
| 4.4.3 负载均衡 | 第33-35页 |
| 4.5 小结 | 第35-36页 |
| 第五章 视频检索关键技术的研究 | 第36-45页 |
| 5.1 视频镜头的分割 | 第36-39页 |
| 5.1.1 镜头变换的类型 | 第36页 |
| 5.1.2 镜头边界的检测算法 | 第36-37页 |
| 5.1.3 改进的镜头边界检测算法 | 第37-38页 |
| 5.1.4 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 5.2 关键帧的提取 | 第39-43页 |
| 5.2.1 关键帧的提取原则 | 第39页 |
| 5.2.2 关键帧提取算法 | 第39-41页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 5.3 特征的提取 | 第43页 |
| 5.4 特征的相似性度量 | 第43-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 视频数据存储与检索原型系统设计与实现 | 第45-55页 |
| 6.1 系统概述 | 第45-46页 |
| 6.1.1 系统设计的总体要求 | 第45页 |
| 6.1.2 系统环境和开发工具 | 第45-46页 |
| 6.2 系统的结构图 | 第46页 |
| 6.3 系统各模块的实现 | 第46-54页 |
| 6.3.1 视频数据采集模块的实现 | 第46-48页 |
| 6.3.2 视频数据的存储模块实现 | 第48-50页 |
| 6.3.3 视频数据检索模块实现 | 第50-54页 |
| 6.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 7.1 工作总结 | 第55页 |
| 7.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
