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基于内容的视频检索技术研究

摘要第1-7页
第一章 绪论第7-14页
 1.1 基于内容的视频检索(CBVR)体系第7-10页
 1.2 基于内容检索的关键技术和研究现状第10-12页
 1.3 本文主要工作第12-14页
第二章 视频数据模型第14-27页
 2.1 数字视频管理中的问题第14-17页
  2.1.1 数字视频的特征第14-16页
  2.1.2 视频数据管理存在的问题第16-17页
 2.2 数据模型第17-19页
  2.2.1 数据模型的分类和要素第17-18页
  2.2.2 概念数据模型第18-19页
  2.2.3 结构数据模型第19页
 2.3 视频数据建模中的基本问题第19-21页
  2.3.1 视频数据建模的现状和面临问题第19页
  2.3.2 视频数据建模应满足的条件第19-20页
  2.3.3 目前主要的视频数据模型第20-21页
 2.4 一种通用的视频结构化数据模型第21-26页
  2.4.1 结构化视频模型的基本思想第21-23页
  2.4.2 结构化视频数据模型框架和描述的建立第23-25页
  2.4.3 模型在文中的应用第25-26页
 2.5 小结第26-27页
第三章 镜头检测第27-54页
 3.1 基本概念第27-29页
  3.1.1 镜头变换类型与基本检测方法第27-28页
  3.1.2 帧间距离测度第28-29页
 3.2 镜头检测性能评价第29-30页
 3.3 镜头检测中基于不同特征的距离测度第30-34页
  3.3.1 帧差分第30-31页
  3.3.2 基于块的匹配第31-32页
  3.3.3 全局直方图第32-33页
  3.3.4 局部直方图第33-34页
 3.4 镜头检测第34-41页
  3.4.1 突变检测第34-35页
  3.4.2 突变与闪光第35页
  3.4.3 大运动背景下的突变第35页
  3.4.4 双重比较法第35-36页
  3.4.5 融化和淡化检测第36-37页
  3.4.6 划变检测第37-38页
  3.4.7 算法改进第38-40页
  3.4.8 实验结果统计第40-41页
 3.5 基于边缘特征的检测第41-46页
  3.5.1 边缘检测和扩展第42-45页
  3.5.2 全局运动补偿和变化系数计算第45-46页
  3.5.3 镜头变换检测第46页
 3.6 压缩视频的镜头检测第46-52页
  3.6.1 DC图像第47页
  3.6.2 DC图像的精确提取第47-49页
  3.6.3 DC图像的近似计算第49页
  3.6.4 基于DC图像的镜头分析第49-50页
  3.6.5 基于行列块编码特征的分析第50-52页
 3.7 结论第52-54页
第四章 视频段检索第54-65页
 4.1 基本概念第54-55页
 4.2 视频段检索模式第55-59页
  4.2.1 基于全序列的处理第55-56页
  4.2.2 基于镜头的处理第56-58页
  4.2.3 基于抽取帧的处理第58-59页
 4.3 特征提取第59页
 4.4 相似性度量第59-60页
 4.5 电视视频段的检索第60-64页
  4.5.1 电视视频信号的特点和特征提取第61-62页
  4.5.2 检索模式第62-64页
 4.6 小结第64-65页
第五章 VIDSPY实验系统的实现第65-70页
 5.1 基本功能和框架第65-66页
 5.2 视频捕捉子系统第66-67页
 5.3 镜头检测子系统第67-68页
 5.4 广告段检测子系统第68-69页
 5.5 后续工作第69-70页
第六章 总结和展望第70-72页
 6.1 工作总结第70页
 6.2 展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
附录第77页
 攻读学位期间发表及待发表的论文第77页

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