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视频语义信息提取关键技术研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-20页
 1.1 课题的背景第12-13页
 1.2 研究现状第13-18页
  1.2.1 语义视频对象平面的分割技术第14-16页
  1.2.2 语义视频对象的跟踪技术第16-17页
  1.2.3 视频语义信息提取和描述技术第17-18页
 1.3 论文的主要工作第18-19页
 1.4 论文内容安排第19-20页
第二章 区域分割和变化检测技术第20-33页
 2.1 区域分割技术第20-24页
  2.1.1 特征空间第20-21页
  2.1.2 聚类策略第21-22页
  2.1.3 距离测度第22-24页
 2.2 变化检测技术第24-31页
  2.2.1 变化检测的特征选取第26-27页
  2.2.2 变化检测的特征分析第27-29页
  2.2.3 变化检测的分类步骤第29-30页
  2.2.4 变化检测的后处理第30-31页
 2.3 小结第31-33页
第三章 语义视频对象平面的自动分割技术第33-58页
 3.1 引言第33页
 3.2 基于假设检验的统计变化检测技术第33-39页
  3.2.1 基于假设检验的统计变化检测技术第34-37页
  3.2.2 实验结果及分析第37-39页
 3.3 统计变化检测和时空滤波器相结合的语义视频对象平面分割算法第39-45页
  3.3.1 统计变化检测和时空滤波器相结合的分割算法流程第40-42页
  3.3.2 统计变化检测和时空滤波器相结合的分割算法实现第42-43页
  3.3.3 实验结果及分析第43-45页
 3.4 基于背景帧的语义视频对象平面分割算法第45-52页
  3.4.1 背景帧的构造技术第45-48页
  3.4.2 阴影消除技术第48-50页
  3.4.3 实验结果及分析第50-52页
 3.5 基于时域统计变化检测的头肩视频序列分割算法第52-57页
  3.5.1 分割算法结构框图第52-53页
  3.5.2 头肩视频序列的分割第53-55页
  3.5.3 实验结果及分析第55-57页
 3.6 小结第57-58页
第四章 语义视频对象的分级跟踪技术第58-83页
 4.1 引言第58页
 4.2 语义视频对象的分级跟踪处理框架第58-60页
  4.2.1 语义视频对象的跟踪处理要求第58-59页
  4.2.2 语义视频对象的分级跟踪处理框架第59-60页
 4.3 基于语义视频对象平面特征描述符的实时跟踪算法第60-67页
  4.3.1 基于语义视频对象平面特征描述符的实时跟踪算法结构流程第61-62页
  4.3.2 基于语义视频对象平面特征描述符的实时跟踪算法的实现第62-66页
  4.3.3 算法分析第66-67页
 4.4 融合多特征的区域分割和跟踪算法第67-74页
  4.4.1 融合多特征的区域分割算法第67-73页
  4.4.2 基于区域特征描述符的区域跟踪算法第73-74页
 4.5 对象划分和区域划分之间的交互第74-78页
  4.5.1 对象划分表示第74-76页
  4.5.2 区域划分表示第76页
  4.5.3 对象划分和区域划分之间的交互第76-78页
 4.6 实验结果及分析第78-82页
 4.7 小结第82-83页
第五章 视频语义信息的层次化提取与描述技术第83-109页
 5.1 引言第83页
 5.2 视频语义信息层次化表示模型第83-86页
  5.2.1 基于镜头的模型第83-84页
  5.2.2 基于对象的模型第84-85页
  5.2.3 视频语义信息层次化表示模型第85-86页
 5.3 基于层次化表示模型的视频语义信息提取第86-95页
  5.3.2 视频镜头的检测第87-88页
  5.3.3 全局特征提取第88-90页
  5.3.4 视频分析第90-91页
  5.3.5 视频解释第91-95页
 5.4 视频语义信息的结构化描述第95-101页
  5.4.1 多媒体内容描述接口MPEG-7第95-96页
  5.4.2 视频语义信息的结构化描述第96-101页
 5.5 视频语义信息的应用第101-107页
  5.5.1 基于对象的视频编码第101-102页
  5.5.2 高级智能监控第102-103页
  5.5.3 视频操作(Video manipulation)第103-105页
  5.5.4 视频数据库查询系统第105-107页
 5.6 小结第107-109页
第六章 结束语第109-112页
致谢第112-113页
参考文献第113-122页
攻读博士期间已撰写和发表的论文第122页

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