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基于网络视频的缩略图推荐与话题检测相关技术研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第1章 绪论第13-45页
    1.1 研究背景介绍第13-17页
        1.1.1 问题背景第13-16页
        1.1.2 课题来源第16-17页
    1.2 研究任务与意义第17-24页
    1.3 国内外研究现状及分析第24-39页
        1.3.1 视频镜头边缘检测第24-27页
        1.3.2 视频关键帧提取第27-29页
        1.3.3 缩略图生成推荐第29-34页
        1.3.4 网络话题检测技术第34-39页
    1.4 本文的主要研究内容及贡献第39-43页
    1.5 本文的组织结构第43-45页
第2章 视频DISSOLVE检测及关键帧提取研究第45-64页
    2.1 引言第45-47页
    2.2 基于图像质量评价的视频DISSOLVE检测第47-56页
        2.2.1 图像质量评价第48-50页
        2.2.2 候选Dissolve镜头粗检第50-51页
        2.2.3 长度规范化处理第51-52页
        2.2.4 基于SVM的Dissolve细检第52-53页
        2.2.5 实验结果第53-56页
    2.3 基于无监督合并聚类的视频关键帧提取第56-62页
        2.3.1 视频帧的视觉内容表示及相似度计算第56-57页
        2.3.2 无监督的视频帧聚类第57-58页
        2.3.3 关键帧选择第58-59页
        2.3.4 实验结果第59-62页
    2.4 本章小结第62-64页
第3章 基于视觉内容感知的网络视频缩略图自动生成第64-75页
    3.1 引言第64-66页
    3.2 基于视觉内容感知的缩略图生成方法第66-71页
        3.2.1 方法框架第66-67页
        3.2.2 清晰视频关键帧的选取第67-68页
        3.2.3 视觉易获取性分析第68-70页
        3.2.4 视频内容代表性计算第70-71页
        3.2.5 视频缩略图自动生成第71页
    3.3 实验结果第71-73页
    3.4 本章小结第73-75页
第4章 融合视觉内容分析与用户查询匹配的网络视频缩略图推荐第75-97页
    4.1 引言第75-77页
    4.2 系统框架第77-79页
    4.3 候选视频缩略图提取第79-80页
    4.4 图像易获取性分析第80-83页
    4.5 视频内容代表性计算第83-85页
    4.6 用户查询敏感匹配第85-87页
    4.7 自适应的缩略图推荐第87-88页
    4.8 实验结果第88-94页
        4.8.1 实验数据集和参数设定第88-89页
        4.8.2 易获取性评价第89页
        4.8.3 为视频拥有者生成的推荐结果评测第89-92页
        4.8.4 为视频浏览者生成的推荐结果评测第92-94页
    4.9 本章小结第94-97页
第5章 融合视觉文本信息的跨模态网络话题检测第97-120页
    5.1 引言第97-98页
    5.2 方法框架第98-99页
    5.3 密集关键词组提取第99-104页
        5.3.1 关键词对间相似度计算第100-102页
        5.3.2 加权密集关键词组的粗检第102-104页
    5.4 关键词组更新优化及话题检测第104-108页
        5.4.1 文本连接第105页
        5.4.2 视觉连接第105-107页
        5.4.3 加权密集关键词组更新优化第107-108页
        5.4.4 网络话题检测第108页
    5.5 实验结果第108-118页
        5.5.1 实验数据集及评测标准第108-109页
        5.5.2 实验参数设置第109-112页
        5.5.3 话题检测结果比较第112-114页
        5.5.4 话题检测有效性分析第114-118页
    5.6 本章小结第118-120页
结论第120-123页
参考文献第123-136页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第136-139页
致谢第139-141页
个人简历第141页

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