| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于内容的视频检索的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 镜头边界检测及关键帧提取存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 镜头分割及关键帧提取概述 | 第16-26页 |
| 2.1 基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.1 视频的层次化结构 | 第16页 |
| 2.1.2 镜头分割 | 第16-17页 |
| 2.1.3 关键帧提取 | 第17页 |
| 2.2 镜头边界检测算法分析 | 第17-22页 |
| 2.2.1 突变镜头检测算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 渐变镜头检测算法 | 第19-22页 |
| 2.3 关键帧提取算法分析 | 第22-23页 |
| 2.4 算法的性能评价 | 第23-25页 |
| 2.4.1 镜头边界检测性能评价 | 第23-24页 |
| 2.4.2 关键帧提取性能评价 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于HSV和HOG的镜头边界检测 | 第26-44页 |
| 3.1 特征提取及颜色空间模型 | 第26-32页 |
| 3.1.1 图像的内容特征提取 | 第26-30页 |
| 3.1.2 颜色空间模型 | 第30-32页 |
| 3.2 切变镜头检测 | 第32-38页 |
| 3.2.1 算法基本流程 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于HSV特征的初步镜头边界检测 | 第33-35页 |
| 3.2.3 基于HOG特征的二次镜头边界检测 | 第35-38页 |
| 3.3 渐变镜头检测 | 第38-40页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于 2DPCA与密度峰值的关键帧提取方法 | 第44-53页 |
| 4.1 二维主成分分析方法 | 第44-45页 |
| 4.2 聚类算法 | 第45-47页 |
| 4.3 关键帧提取方法 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在学研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |