| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文工作及结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 基于内容的视频分析基础 | 第15-25页 |
| 2.1 视频数据基本概念 | 第15-17页 |
| 2.2 基于内容视频分析综述 | 第17-18页 |
| 2.3 视频数据结构化模型 | 第18-20页 |
| 2.4 视频的特征提取技术 | 第20-24页 |
| 2.4.1 颜色特征提取 | 第21-22页 |
| 2.4.2 边缘特征提取 | 第22-23页 |
| 2.4.3 纹理特征提取 | 第23-24页 |
| 2.4.4 运动特征提取 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 一种新的视频突变镜头边界检测算法 | 第25-43页 |
| 3.1 相关研究和问题分析 | 第25-29页 |
| 3.1.1 SBD算法相关研究 | 第25-27页 |
| 3.1.2 问题分析 | 第27-28页 |
| 3.1.3 算法评价指标 | 第28-29页 |
| 3.2 基于HSV直方图和DPHA的突变SBD算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 HSV颜色直方图特征 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于HSV颜色直方图的边界初检 | 第31-34页 |
| 3.2.3 基于DPHA特征的边界复检 | 第34-36页 |
| 3.3 性能仿真分析 | 第36-42页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第37-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 一种基于模型的渐变镜头边界检测算法 | 第43-52页 |
| 4.1 渐变镜头边界检测相关研究 | 第43-45页 |
| 4.2 基于模型的渐变镜头边界检测算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 渐变镜头转换模型 | 第45-48页 |
| 4.2.2 具体算法 | 第48-49页 |
| 4.3 性能仿真分析 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 一种改进的基于聚类分析的关键帧提取算法 | 第52-67页 |
| 5.1 相关研究和问题分析 | 第52-57页 |
| 5.1.1 关键帧提取典型算法 | 第52-55页 |
| 5.1.2 现有算法的局限性 | 第55-56页 |
| 5.1.3 算法评价指标 | 第56-57页 |
| 5.2 改进的基于多特征聚类分析的关键帧提取算法 | 第57-62页 |
| 5.2.1 聚类特征提取 | 第57-60页 |
| 5.2.2 基于聚类分析的关键帧提取算法 | 第60-62页 |
| 5.3 性能仿真分析 | 第62-66页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第62-63页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第63-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第73-74页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第74-75页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |