基于聚类的教学视频检索及应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 序言 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第10页 |
| 1.2 文本聚类算法国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 视频检索国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和意义 | 第14-15页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 本文研究意义 | 第14-15页 |
| 1.5 本文后续章节的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第16-26页 |
| 2.1 文本聚类技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 文本聚类定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 文本聚类流程 | 第17页 |
| 2.1.3 文本聚类关键问题 | 第17-19页 |
| 2.1.4 典型文本聚类算法 | 第19-21页 |
| 2.2 视频检索 | 第21-25页 |
| 2.2.1 视频基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 视频特征 | 第22-23页 |
| 2.2.3 视频关键帧提取 | 第23-24页 |
| 2.2.4 视频索引与浏览 | 第24页 |
| 2.2.5 视频检索方法 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 一种基于K均值文本聚类实验设计与实现 | 第26-41页 |
| 3.1 文本预处理 | 第26-33页 |
| 3.1.1 中文分词模块 | 第26-31页 |
| 3.1.2 文本特征降维处理 | 第31-32页 |
| 3.1.3 文本特征表示 | 第32-33页 |
| 3.2 基于WEKA的K均值文本聚类实验 | 第33-40页 |
| 3.2.1 WEKA平台介绍 | 第33-34页 |
| 3.2.2 经典k均值算法 | 第34-36页 |
| 3.2.3 实验流程 | 第36-37页 |
| 3.2.4 实验与结果分析 | 第37-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于文本聚类的教学视频检索实例 | 第41-58页 |
| 4.1 教学视频分析 | 第41-43页 |
| 4.1.1 教学视频定义 | 第41页 |
| 4.1.2 教学视频特征 | 第41-43页 |
| 4.1.3 教学主题内容 | 第43页 |
| 4.2 教学视频文本提取 | 第43-46页 |
| 4.2.1 视频文本提取方法 | 第44页 |
| 4.2.2 视频文本提取过程 | 第44-46页 |
| 4.3 文本聚类在视频检索系统中的应用 | 第46-48页 |
| 4.3.1 传统的检索处理方法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 聚类在视频检索系统中的应用 | 第47-48页 |
| 4.4 基于聚类的教学视频检索系统结构 | 第48-57页 |
| 4.4.1 数据存储 | 第48-49页 |
| 4.4.2 索引建立 | 第49-50页 |
| 4.4.3 教学视频检索系统框架 | 第50-52页 |
| 4.4.4 教学视频检索系统实验 | 第52-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第63页 |
