基于图的视频检索
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·基于内容的视频检索技术 | 第10-11页 |
| ·应用领域 | 第11-12页 |
| ·基于内容视频检索的研究现状与分析 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容及组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于关联图划分的Kmeans算法 | 第15-32页 |
| ·聚类算法概述 | 第15页 |
| ·传统的聚类算法 | 第15-22页 |
| ·划分的方法 | 第15-16页 |
| ·密度的方法 | 第16-17页 |
| ·层次方法 | 第17-18页 |
| ·网格方法 | 第18-19页 |
| ·其他的算法 | 第19-20页 |
| ·传统聚类算法的优缺点分析 | 第20-22页 |
| ·KCG算法的设计 | 第22-26页 |
| ·关联图的构造 | 第22-23页 |
| ·关联度的定义和计算 | 第23页 |
| ·KCG具体描述如下 | 第23-26页 |
| ·KCG的几点说明 | 第26页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第26-31页 |
| ·聚类性能的测试 | 第26-29页 |
| ·聚类参数k的自动估计 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于聚类的视频层次索引技术 | 第32-43页 |
| ·视频的预处理 | 第32-36页 |
| ·镜头分割 | 第34页 |
| ·关键帧提取 | 第34-35页 |
| ·镜头间相似性度量 | 第35页 |
| ·镜头聚类 | 第35-36页 |
| ·基于聚类的视频层次索引 | 第36-40页 |
| ·视频索引研究现状 | 第36-37页 |
| ·视频库的聚类索引 | 第37-39页 |
| ·索引结构性能的评价 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·实验结果 | 第40-41页 |
| ·查询性能的比较 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于二部图匹配的视频拷贝检测算法 | 第43-53页 |
| ·视频拷贝的介绍 | 第43-45页 |
| ·视频拷贝的常见类型 | 第43-44页 |
| ·视频拷贝检测关键技术 | 第44-45页 |
| ·视频拷贝检测研究现状 | 第45-46页 |
| ·基于全局特征的拷贝检测方法 | 第45-46页 |
| ·基于局部特征的拷贝检测方法 | 第46页 |
| ·基于二部图匹配的镜头相似性度量 | 第46-48页 |
| ·镜头特征提取 | 第46-47页 |
| ·镜头相似度计算 | 第47-48页 |
| ·视频拷贝检测算法 | 第48-49页 |
| ·视频拷贝检测性能的评价 | 第49-50页 |
| ·查准率和查全率 | 第49-50页 |
| ·查询时间 | 第50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第63页 |
