| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·基于内容的同源视频检索的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·商标货号识别的背景和意义 | 第12页 |
| ·国内外相关研究进展 | 第12-15页 |
| ·基于内容的同源视频检索技术进展 | 第12-14页 |
| ·OCR技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·TRECVID评测 | 第15-16页 |
| ·本文的工作和安排 | 第16-18页 |
| ·主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基于内容的同源视频检索 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于内容的视频检索 | 第18-21页 |
| ·通用的视频检索框架 | 第18-19页 |
| ·视频数据结构 | 第19-20页 |
| ·特征的提取 | 第20-21页 |
| ·基于内容的相似性 | 第21页 |
| ·基于内容的同源视频检索 | 第21-23页 |
| ·同源视频检索的定义 | 第21-22页 |
| ·同源视频检索难点分析 | 第22-23页 |
| ·基于内容的同源视频系统结构 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于BOW的同源视频检索算法 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·视频底层特征提取 | 第25-30页 |
| ·关键帧的选取 | 第25-26页 |
| ·分块梯度直方图 | 第26-27页 |
| ·平均亮度排序 | 第27-29页 |
| ·Speeded-Up Robust Features | 第29-30页 |
| ·关键点特征匹配 | 第30-33页 |
| ·基于Bag-of-Visual-Words关键点投影算法的特征匹配 | 第30-32页 |
| ·码书初始点的选择 | 第32-33页 |
| ·视频层次匹配策略 | 第33-36页 |
| ·帧匹配 | 第33-34页 |
| ·段匹配 | 第34-36页 |
| ·分层融合机制 | 第36-37页 |
| ·实验结果以及分析 | 第37-40页 |
| ·实验数据 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于SVM的商标货号识别算法 | 第41-62页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·商标货号识别系统框架 | 第41页 |
| ·商标货号定位算法 | 第41-51页 |
| ·图像预处理 | 第41-44页 |
| ·提取图像边缘 | 第44-46页 |
| ·基于Hough变换检测直线 | 第46-47页 |
| ·商标货号定位算法 | 第47-51页 |
| ·货号倾斜校正 | 第51-52页 |
| ·货号字符分割 | 第52-54页 |
| ·货号字符的归一化处理 | 第54-55页 |
| ·货号字符识别算法 | 第55-58页 |
| ·货号字符特征提取 | 第55-57页 |
| ·SVM分类识别 | 第57-58页 |
| ·实验结果 | 第58-61页 |
| ·实验数据 | 第58页 |
| ·实验系统展示 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 论文总结和展望 | 第62-65页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·基于内容的同源视频检索算法 | 第62-63页 |
| ·商标货号识别算法 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |