视频检索中字幕文本的提取研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究意义 | 第9-10页 |
| ·视频文本分类 | 第10页 |
| ·字幕文本的时空特性 | 第10-11页 |
| ·本文的算法改进 | 第11-13页 |
| 第二章 文本提取研究概述 | 第13-21页 |
| ·文本定位的研究现状 | 第13-14页 |
| ·SVM 的研究现状 | 第14-19页 |
| ·SVM 的基本原理 | 第15-18页 |
| ·SVM 的快速训练算法分析 | 第18-19页 |
| ·文本分割的研究现状 | 第19-21页 |
| 第三章 文本检测和定位研究 | 第21-47页 |
| ·文本初步提取 | 第21-31页 |
| ·文本的边缘提取 | 第21-22页 |
| ·边缘图像门限化 | 第22-24页 |
| ·边缘图像增强 | 第24-27页 |
| ·文本块的提取 | 第27-30页 |
| ·文本块的初步验证 | 第30-31页 |
| ·连通域分析 | 第31-34页 |
| ·文本块的SVM 筛选 | 第34-41页 |
| ·样本的筛选和训练 | 第34-40页 |
| ·文本块的支持向量机检验 | 第40-41页 |
| ·视频文本字幕的跟踪 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 文本的分割研究 | 第47-62页 |
| ·文字分割预处理 | 第47页 |
| ·文字分割样本提取 | 第47-50页 |
| ·基于连通域分析的样本提取 | 第48页 |
| ·基于文字笔画特征的样本提取 | 第48-50页 |
| ·样本的聚类分析 | 第50页 |
| ·文本块的建模 | 第50-55页 |
| ·基于颜色信息的GMM 建模 | 第51-52页 |
| ·基于文字纹理信息的小波系数模型 | 第52-54页 |
| ·多特征的联合建模 | 第54-55页 |
| ·文字分割后处理 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录一 英语缩略语对照表 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间已录用的论文 | 第70-72页 |
