| 1 绪论 | 第1-27页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·视频数据的特点 | 第14-16页 |
| ·数字视频有巨大的数据量 | 第14-15页 |
| ·数字视频数据有复杂的结构 | 第15-16页 |
| ·数字视频数据含有丰富的信息 | 第16页 |
| ·基于内容的视频检索与国际标准MPEG-7的相互关系 | 第16-19页 |
| ·基于内容的视频检索研究现状及存在的主要问题 | 第19-24页 |
| ·基于内容的视频检索研究现状 | 第19-22页 |
| ·技术难点及存在的问题 | 第22-24页 |
| ·本文的章节安排和主要研究内容 | 第24-27页 |
| 2 视频语义处理理论框架 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·视频层次化语义的描述 | 第28-30页 |
| ·视频语义的提取 | 第30-37页 |
| ·基于知识的语义提取 | 第30-35页 |
| ·人机交互语义提取 | 第35-36页 |
| ·利用外部信息源的语义提取 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于模式分类的视频语义处理技术 | 第38-74页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·体育视频的语义分析 | 第39-61页 |
| ·体育视频节目分类 | 第39-50页 |
| ·足球视频的语义分析 | 第50-61页 |
| ·摄像机运动分类 | 第61-66页 |
| ·基于时空切片的摄像机运动模式分析 | 第61-62页 |
| ·基于结构张量的摄像机运动模式描述 | 第62-65页 |
| ·实验及结果 | 第65-66页 |
| ·视频WIPE特效镜头剪辑检测 | 第66-73页 |
| ·基于时空切片边缘分析的WIPE检测算法原理 | 第67-71页 |
| ·WIPE检测算法流程 | 第71-72页 |
| ·实验及结果 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 4 基于文本信息提取的视频语义处理技术 | 第74-108页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·视频字幕自动检测、定位和提取 | 第75-90页 |
| ·基于时空分布特征的字幕检测 | 第76-81页 |
| ·基于多尺度小波变换和SVM的字幕检测 | 第81-86页 |
| ·综合有师学习和时空分布特征的字幕检测 | 第86页 |
| ·基于匹配跟踪的滚动字幕检测 | 第86-90页 |
| ·语音检测、定位和提取 | 第90-98页 |
| ·特征分析 | 第92-94页 |
| ·算法分析 | 第94-97页 |
| ·实验结果 | 第97-98页 |
| ·电视台台标识别 | 第98-106页 |
| ·算法原理分析及实现 | 第98-105页 |
| ·实验及结果分析 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 5 基于语义的视频检索原型系统设计和实现 | 第108-120页 |
| ·引言 | 第108页 |
| ·原型系统总体结构 | 第108-109页 |
| ·新闻视频语义内容分析检索子系统 | 第109-116页 |
| ·新闻视频的结构化分段 | 第109-112页 |
| ·新闻视频的语义索引 | 第112-114页 |
| ·新闻视频数据库结构和管理 | 第114-115页 |
| ·基于语义内容的新闻视频检索 | 第115页 |
| ·小结 | 第115-116页 |
| ·体育视频语义内容分析检索子系统 | 第116-120页 |
| ·体育视频语义分段及索引 | 第116-118页 |
| ·体育视频数据库结构和管理 | 第118页 |
| ·基于语义内容的体育视频检索 | 第118-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 6 结束语 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 攻读博士学位期间发表(录用)的论文 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |