基于克隆选择和统计学习的视频检索
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 课题研究背景 | 第7-8页 |
| 1．2 课题研究现状 | 第8-11页 |
| 1．3 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1．4 论文的组织 | 第12-14页 |
| 第二章 CBVR的系统结构及相关技术 | 第14-23页 |
| 2．1 基本概念与定义 | 第14-15页 |
| 2．2 CBVR的系统结构 | 第15页 |
| 2．3 视频内容结构化 | 第15-16页 |
| 2．4 CBVR中的一些关键技术 | 第16-23页 |
| 2．4．1 镜头边缘检测 | 第16-20页 |
| 2．4．2 特征提取 | 第20-21页 |
| 2．4．3 关键帧的选取 | 第21-22页 |
| 2．4．4 视频聚类 | 第22-23页 |
| 第三章 基础理论及应用 | 第23-39页 |
| 3．1 小波分析及应用 | 第23-29页 |
| 3．1．1 连续小波变换 | 第23-24页 |
| 3．1．2 连续小波变换的离散化 | 第24页 |
| 3．1．3 多分辨分析 | 第24-26页 |
| 3．1．4 二维Mallat算法 | 第26-28页 |
| 3．1．5 小波分析在图像处理中的应用 | 第28-29页 |
| 3．2 统计学习理论与SVM | 第29-34页 |
| 3．2．1 理论背景 | 第29-31页 |
| 3．2．2 方法介绍 | 第31-34页 |
| 3．3 免疫克隆选择算法 | 第34-39页 |
| 3．3．1 免疫克隆选择算法机理 | 第34-37页 |
| 3．3．2 免疫克隆选择算法与进化算法比较 | 第37-39页 |
| 第四章 基于SVM的小波域视频字幕检测与提取 | 第39-51页 |
| 4．1 引言 | 第39-41页 |
| 4．1．1 字幕的种类与属性 | 第39-40页 |
| 4．1．2 常用文本字幕提取方法 | 第40-41页 |
| 4．2 小波变换与特征提取 | 第41-44页 |
| 4．2．1 小波变换 | 第41-43页 |
| 4．2．2 特征提取 | 第43-44页 |
| 4．3 SVM分类器的构建与训练 | 第44-45页 |
| 4．3．1 分类器的构建 | 第44页 |
| 4．3．2 分类器的训练 | 第44-45页 |
| 4．4 字幕识别与后处理 | 第45-49页 |
| 4．4．1 字幕的识别 | 第45页 |
| 4．4．2 二值形态学与快速熵阈值方法 | 第45-48页 |
| 4．4．3 后处理 | 第48-49页 |
| 4．5 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 第五章 基于克隆选择计算的视频关键帧选取 | 第51-62页 |
| 5．1 引言 | 第51-52页 |
| 5．2 条件约束的视频关键帧选取 | 第52-55页 |
| 5．2．1 算法思想与步骤 | 第52-54页 |
| 5．2．2 仿真结果与分析 | 第54-55页 |
| 5．3 基于多克隆选择算法的视频关键帧选取 | 第55-61页 |
| 5．3．1 数据预处理 | 第55-56页 |
| 5．3．2 关键帧数学模型的构建 | 第56页 |
| 5．3．3 模型的求解 | 第56-58页 |
| 5．3．4 仿真结果与分析 | 第58-61页 |
| 5．4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6．1 论文工作总结 | 第62页 |
| 6．2 今后工作展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 在校期间发表论文 | 第71页 |
