摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 引言 | 第9-15页 |
1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
1.2 基于文本的视频检索的国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.3 论文主要工作及组织架构 | 第13-15页 |
1.3.1 论文主要工作 | 第13-14页 |
1.3.2 论文组织架构 | 第14-15页 |
第2章 相关研究基础 | 第15-29页 |
2.1 视频文本的分类及特征 | 第15-17页 |
2.2 图像预处理 | 第17-19页 |
2.3 特征提取 | 第19-23页 |
2.4 支持向量机介绍 | 第23-26页 |
2.5 检测算法评价指标 | 第26-27页 |
2.6 本章小结 | 第27-29页 |
第3章 基于颜色、边缘和纹理特征组合+SVM的视频文本检测 | 第29-43页 |
3.1 训练样本的选取 | 第29-30页 |
3.2 文本的特征提取 | 第30-35页 |
3.2.1 基于颜色的特征提取 | 第30-31页 |
3.2.2 基于边缘的特征提取 | 第31-32页 |
3.2.3 基于纹理的特征提取 | 第32-34页 |
3.2.4 特征提取算法流程 | 第34-35页 |
3.3 SVM分类器的训练 | 第35-36页 |
3.4 SVM视频文本检测 | 第36-37页 |
3.5 实验结果与分析 | 第37-42页 |
3.6 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于颜色、边缘和HOG特征组合+SVM的视频文本检测 | 第43-53页 |
4.1 训练样本的选取 | 第43-44页 |
4.2 文本的特征提取 | 第44-46页 |
4.2.1 基于颜色的特征提取 | 第44页 |
4.2.2 基于边缘的特征提取 | 第44页 |
4.2.3 基于HOG的特征提取 | 第44-45页 |
4.2.4 特征提取算法流程 | 第45-46页 |
4.3 SVM分类器的训练 | 第46页 |
4.4 SVM视频文本检测 | 第46-48页 |
4.5 实验结果与分析 | 第48-51页 |
4.6 本章小结 | 第51-53页 |
第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
5.1 工作总结 | 第53-54页 |
5.2 展望 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-59页 |
致谢 | 第59-61页 |
硕士研究生期间获得研究成果 | 第61页 |