基于视觉概念检测的视频检索技术研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章 绪论	第11-21页
·课题研究背景和意义	第11-13页
·视觉概念检测关键技术和研究概况	第13-18页
·视觉概念检测中的关键技术	第13-16页
·视频概念检测的研究概况	第16-18页
·论文研究内容和组织结构	第18-21页
第二章 基于视觉相似度的视频摘要和主场景提取	第21-41页
·视频摘要算法概述	第21-22页
·基于视觉相似度视频摘要和主场景提取算法	第22-35页
·相似性度量准则	第22-28页
·聚类模型比较	第28-32页
·基于兴趣函数的主场景选择	第32-35页
·实验结果及分析	第35-40页
·实验数据和度量准则	第35-36页
·实验结果分析	第36-40页
·本章小结	第40-41页
第三章 从图像到标签-基于场景识别的视觉概念分类	第41-65页
·图像中的多特征抽取	第41-47页
·全局特征和局部特征概述	第41-44页
·TransformedColorSIFT特征	第44-47页
·特征的向量表达	第47-51页
·Bag-of-Word模型概述	第47-50页
·VLAD模型	第50-51页
·基于Kernel-PCA的降维方法	第51-55页
·基于SVM的分类器训练	第55-57页
·实验结果及分析	第57-64页
·TRECVID2012概念检索任务介绍	第57-60页
·参赛系统和实验结果分析	第60-64页
·本章小结	第64-65页
第四章 总结和展望	第65-69页
·研究内容总结	第66-67页
·工作展望	第67-69页
附录A 缩略语表	第69-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75-77页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第77页