首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

本体支持的视频情报分析方法与技术研究

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第14-36页
   ·问题的提出第14-16页
   ·研究目的和意义第16-19页
   ·国内外研究现状第19-30页
     ·情报领域研究现状第19-21页
     ·视频语义内容分析技术研究现状第21-29页
     ·研究现状总结第29-30页
   ·本文的研究思路和主要工作第30-34页
     ·研究思路第30-32页
     ·主要工作第32-34页
   ·论文的内容安排第34-36页
第二章 视频情报分析体系第36-45页
   ·视频情报分析的概念体系第36-41页
     ·视频情报分析的概念第36-37页
     ·视频情报分析的任务第37-40页
     ·视频情报分析的层次结构第40-41页
   ·视频情报分析的技术体系第41-44页
     ·视频情报分析技术的体系结构第41-42页
     ·视频情报分析的关键技术第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第三章 本体支持的视频情报语义内容分析框架第45-69页
   ·视频情报内容层次结构模型第45-49页
   ·视频情报分析知识基础构建第49-64页
     ·本体简介第49-54页
     ·视频情报领域知识建模——视频情报领域知识本体第54-57页
     ·视频情报语义内容建模——视频情报概念扩展本体第57-62页
     ·视频情报分析技术建模——视频情报分析本体第62-64页
   ·跨越语义鸿沟的视频情报语义内容分析方法第64-68页
   ·本章小结第68-69页
第四章 视频情报低层语义内容抽取第69-118页
   ·预备知识第69-79页
     ·统计学习理论与支持向量机第69-75页
     ·条件随机域第75-77页
     ·高斯混合模型第77-79页
   ·视频情报结构分析第79-86页
     ·视频的结构第79-80页
     ·镜头探测第80-84页
     ·子镜头分割与关键帧抽取第84-86页
   ·视频情报感知概念探测第86-108页
     ·基于支持向量机的音频概念探测第86-96页
     ·基于条件随机域的视觉对象概念探测第96-103页
     ·运动概念探测第103-108页
   ·实验结果与讨论第108-117页
     ·视频结构分析实验第108-109页
     ·音频概念探测实验第109-113页
     ·视觉对象概念探测实验第113-114页
     ·运动概念探测实验第114-117页
   ·本章小结第117-118页
第五章 本体支持的视频情报高层语义内容分析第118-150页
   ·视频情报概念探测第118-134页
     ·元概念探测第118-128页
     ·高层概念探测第128-134页
   ·基于概念合成PetriNet 的视频情报查询描述模型第134-141页
     ·视频情报查询描述模型分析第135-136页
     ·基于概念合成PetriNet 的视频情报查询模型定义第136-139页
     ·基于ConceptCPN 模型的查询描述第139-141页
   ·实验结果与讨论第141-148页
     ·元概念探测实验第141-145页
     ·高层概念探测实验第145-147页
     ·ConceptCPN 查询描述模型应用实验第147-148页
   ·本章小结第148-150页
第六章 本体支持的视频情报分析平台的设计与实现第150-160页
   ·背景第150-151页
   ·VIAPO 平台的设计第151-153页
     ·VIAPO 平台的设计思路第151页
     ·VIAPO 平台的总体结构第151-153页
   ·VIAPO 平台的实现第153-157页
     ·视频情报知识基础构建第154页
     ·视频情报低层语义抽取子平台的实现第154-155页
     ·视频情报高层语义分析子平台的实现第155-156页
     ·视频情报检索子平台的实现第156-157页
   ·VIAPO 平台应用验证第157-159页
   ·本章小节第159-160页
第七章 结束语第160-166页
   ·本文的主要贡献第160-163页
   ·进一步的研究方向第163-166页
致谢第166-167页
参考文献第167-182页
作者在学期间取得的学术成果第182-184页
作者在学期间参加的科研项目和获得的奖励第184页

论文共184页,点击 下载论文
上一篇:应用于平台型数据融合测试床的构件技术研究
下一篇:无线传感器网络MAC协议关键技术研究