网络舆情中的同源视频检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景意义 | 第9-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 视频同源检测的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 基于帧的检测方法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 基于视频片段检测方法的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 对现有研究算法的分析 | 第18页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 基于帧的同源视频检测系统的设计 | 第20-35页 |
| 2.1 网络舆情中同源性视频分析 | 第20-24页 |
| 2.1.1 视频的结构化分析 | 第20-21页 |
| 2.1.2 视频数据的特征 | 第21-23页 |
| 2.1.3 网络舆情中的视频特征 | 第23-24页 |
| 2.2 网络舆情同源视频检测要求及整体系统的设计 | 第24-25页 |
| 2.2.1 网络舆情中同源视频检测的系统要求 | 第24-25页 |
| 2.2.2 同源视频检测系统的整体性设计 | 第25页 |
| 2.3 基于视频帧的同源检测系统设计 | 第25-32页 |
| 2.3.1 预处理 | 第26-28页 |
| 2.3.2 特征提取 | 第28-30页 |
| 2.3.3 基于词汇树的索引 | 第30-31页 |
| 2.3.4 帧匹配与帧融合 | 第31-32页 |
| 2.4 基于视频帧的同源检测系统实现 | 第32-34页 |
| 2.4.1 数据集与系统实现过程 | 第32-33页 |
| 2.4.2 实验结果与分析 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于时空特征的同源视频检测 | 第35-46页 |
| 3.1 视频时序信息分析 | 第35-36页 |
| 3.2 视频时序信息处理方法简介 | 第36页 |
| 3.3 基于时空特征的同源视频检测系统 | 第36-43页 |
| 3.3.1 预处理与视频分割 | 第38-39页 |
| 3.3.2 时空特征的提取 | 第39-42页 |
| 3.3.3 视频片段相似性匹配 | 第42-43页 |
| 3.3.4 视频相似性匹配 | 第43页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第43-45页 |
| 3.4.1 传统的基于帧的检测方法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 改进的基于帧的检测方法 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 视频同源性检测演示系统设计 | 第46-52页 |
| 4.1 同源性视频检测演示系统设计原则 | 第46页 |
| 4.2 演示系统的设计 | 第46-49页 |
| 4.2.1 Qt的简单介绍 | 第47-48页 |
| 4.2.2 视频同源性检测演示系统设计 | 第48-49页 |
| 4.3 演示系统实例演示 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
