| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 视频检索技术研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 镜头分割 | 第12-13页 |
| 1.2.2 关键帧提取 | 第13-15页 |
| 1.2.3 图像特征描述 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 | 第16-18页 |
| 2 视频检索基础 | 第18-27页 |
| 2.1 视频结构 | 第18-19页 |
| 2.2 视频检索原理 | 第19页 |
| 2.3 视频检索关键技术 | 第19-26页 |
| 2.3.1 关键帧提取 | 第19-20页 |
| 2.3.2 图像特征选取 | 第20-25页 |
| 2.3.3 图像相似性度量 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于ReliefF特征加权的FCM关键帧提取方法研究 | 第27-38页 |
| 3.1 关键帧提取的评价指标 | 第27-28页 |
| 3.2 基于FCM的关键帧提取方法 | 第28-30页 |
| 3.2.1 FCM聚类算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于FCM聚类算法的关键帧提取方法 | 第29-30页 |
| 3.3 基于ReliefF特征加权的FCM关键帧提取方法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 ReliefF特征权重计算 | 第30-32页 |
| 3.3.2 特征加权的FCM关键帧提取 | 第32-33页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于分层AP的视频关键帧提取方法研究 | 第38-48页 |
| 4.1 AP算法原理 | 第38-40页 |
| 4.2 基于分层AP的视频关键帧提取 | 第40-44页 |
| 4.2.1 面向大规模数据的改进 | 第40-41页 |
| 4.2.2 参考度的选取 | 第41页 |
| 4.2.3 阻尼系数的设定 | 第41-43页 |
| 4.2.4 分层AP的视频关键帧提取 | 第43-44页 |
| 4.3 仿真结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于显著区域内特征点的图像检索方法研究 | 第48-67页 |
| 5.1 基于SIFT特征点的图像检索方法 | 第48-53页 |
| 5.1.1 SIFT算法原理 | 第48-51页 |
| 5.1.2 SIFT算法在图像检索中的应用 | 第51页 |
| 5.1.3 背景在SIFT算法中对图像匹配的影响 | 第51-53页 |
| 5.2 基于显著区域内特征点的图像检索方法 | 第53-62页 |
| 5.2.1 视觉注意机制 | 第53-55页 |
| 5.2.2 显著区域的检测 | 第55-60页 |
| 5.2.3 特征向量提取 | 第60-62页 |
| 5.2.4 图像匹配 | 第62页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及专利目录 | 第78页 |
| 参与的科研项目和获奖情况 | 第78-80页 |