基于内容的视频分析与检索方法研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
目录	第6-9页
第一章 绪论	第9-15页
·CBVAR的概念和系统构成	第9-10页
·国内外研究现状及存在的主要问题	第10-12页
·研究现状	第10-12页
·技术难点及存在的主要问题	第12页
·本文的课题来源及研究目标	第12-13页
·课题来源	第12-13页
·主要研究目标	第13页
·本文的主要工作及章节安排	第13-15页
·本文的主要工作和研究内容	第13-14页
·章节安排	第14-15页
第二章 通用视频数据模型	第15-22页
·视频数据的主要特点	第15-16页
·海量的数据	第15页
·复杂的多维结构	第15-16页
·丰富多样的内容	第16页
·通用视频数据模型建立的基本要求和几个问题	第16-18页
·视频数据模型的基本要求	第16-17页
·视频数据模型建立中应注意的问题	第17-18页
·现有视频数据模型分析	第18-19页
·一种和MPEG-7标准兼容的通用视频数据模型	第19-21页
·通用视频模型的基本思想	第19-20页
·通用数据模型的框架和描述	第20-21页
·小结	第21-22页
第三章 镜头检测与表达	第22-43页
·镜头变换的基本概念	第22-23页
·各种镜头变换的检测方法	第23-26页
·切变检测	第23页
·闪光避免	第23-24页
·大运动背景下的切变检测	第24页
·隐现和淡入／淡出检测	第24-25页
·划入检测	第25-26页
·基于图像差分和颜色直方图的镜头检测算法	第26-29页
·图像匹配	第26-27页
·块匹配	第27-28页
·颜色直方图	第28页
·x~2直方图	第28-29页
·主色直方图	第29页
·一种改进的自适应镜头检测方法	第29-34页
·双重比较法的基本思想	第29-30页
·分析与改进	第30-32页
·实验结果与讨论	第32-34页
·关键帧分析与自动提取	第34-36页
·算法流程	第35页
·实验结果	第35-36页
·压缩域镜头检测方法	第36-42页
·DC图像	第36-37页
·基于DC图像的镜头分析	第37-38页
·DC图像的精确提取	第38-40页
·DC图像的近似计算	第40页
·基于行列块编码特征的分析	第40-41页
·实验结果	第41-42页
·小结	第42-43页
第四章 镜头聚类和场景提取	第43-51页
·引言	第43-44页
·一种基于时-空融合相似性的镜头聚类方法	第44-46页
·基于时-空相似性的镜头聚类	第44-46页
·实验结果与讨论	第46页
·一种基于模糊聚类的场景中关键帧的提取方法	第46-50页
·方法描述	第46-47页
·实验结果与讨论	第47-49页
·探讨	第49-50页
·小结	第50-51页
第五章 基于内容的视频段检索	第51-64页
·视频段检索中的基本概念	第51-53页
·基本检索方法	第51-52页
·视频的相似性	第52-53页
·视频检索的形式	第53页
·基于镜头的视频段检索	第53-55页
·特征提取	第53-54页
·相似性度量	第54-55页
·视频段的整体相似性	第55-57页
·系统框架及各模块分析	第57-59页
·面向网络化传输与检索的压缩域视频裁剪与拼接	第59-63页
·MPEG媒体流的系统结构	第59-60页
·具体方法描述	第60-61页
·切割与合并实现	第61-62页
·实验结果与讨论	第62-63页
·小结	第63-64页
第六章 总结与展望	第64-67页
·本文工作与成果总结	第64-65页
·存在的不足和未来展望	第65-67页
参考文献	第67-73页
附录	第73-74页
致谢	第74-75页