跨媒体搜索关键技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 基于内容的视频检索现状 | 第9页 |
| 1.2.2 语义概念检测现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 跨媒体检索现状 | 第10-11页 |
| 1.2.4 视频聚类算法现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的工作与章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 跨媒体视频搜索系统 | 第14-30页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 跨媒体视频搜索概述 | 第15页 |
| 2.3 跨媒体视频搜索框架 | 第15-16页 |
| 2.4 跨媒体视频搜索关键技术 | 第16-27页 |
| 2.4.1 视频元数据和查询文本的分析预处理 | 第16-20页 |
| 2.4.2 视频媒体语义信息的提取 | 第20-22页 |
| 2.4.3 基于lucene建立索引和搜索 | 第22-27页 |
| 2.5 实验结果和分析 | 第27-29页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第27页 |
| 2.5.2 实验结果分析 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 视频中文本检测与识别 | 第30-41页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 基于笔划宽度的文本检测框架 | 第31页 |
| 3.3 基于笔划宽度的文本检测关键技术 | 第31-36页 |
| 3.3.1 计算图像中像素点的笔划宽度 | 第31-33页 |
| 3.3.2 候选文本区域的获得和筛选 | 第33-35页 |
| 3.3.3 连结候选文本区域 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果 | 第36-40页 |
| 3.4.1 文本检测 | 第36-38页 |
| 3.4.2 融合OCR的跨媒体搜索 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于视频聚类的跨媒体搜索 | 第41-54页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 基于BoW模型的视频聚类 | 第42-51页 |
| 4.2.1 码书的训练 | 第42-44页 |
| 4.2.2 视频关键帧提取 | 第44页 |
| 4.2.3 图像特征向量的表示及相似度度量 | 第44-45页 |
| 4.2.4 视频的无监督聚类算法 | 第45-49页 |
| 4.2.5 实验结果 | 第49-51页 |
| 4.3 基于视频聚类的跨媒体搜索 | 第51-53页 |
| 4.3.1 基于视频聚类的跨媒体搜索框架 | 第51-52页 |
| 4.3.2 实验结果和分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第59页 |
