多媒体语义提取方法及其在视频水印中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要工作安排 | 第10-14页 |
| ·主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文安排 | 第11-14页 |
| 第二章 多媒体语义简介 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·底层视觉特征 | 第14-19页 |
| ·颜色特征 | 第14-15页 |
| ·纹理特征 | 第15-18页 |
| ·形状特征 | 第18-19页 |
| ·语义内容模型 | 第19-21页 |
| ·语义的概念 | 第19页 |
| ·语义与底层视觉特征的区别 | 第19-21页 |
| ·语义提取方法 | 第21-23页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第21-22页 |
| ·基于反馈学习的方法 | 第22-23页 |
| ·结合特定领域的方法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像语义提取方法研究 | 第24-36页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·底层视觉特征提取 | 第24-26页 |
| ·颜色矩特征 | 第24页 |
| ·HSV 非均匀量化直方图颜色特征 | 第24-25页 |
| ·纹理特征 | 第25-26页 |
| ·基于SVM 的语义特征提取 | 第26-31页 |
| ·SVM 简介 | 第26-28页 |
| ·算法原理 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-31页 |
| ·基于一致语言模型的语义特征提取 | 第31-34页 |
| ·关联模型简介 | 第31-32页 |
| ·算法原理 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 语义在视频水印中的应用研究 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·数字视频水印技术要求 | 第36-39页 |
| ·数字视频水印的特征 | 第37-38页 |
| ·性能评估 | 第38-39页 |
| ·基于模糊关联的视频语义提取 | 第39-46页 |
| ·关联规则理论简介 | 第39-41页 |
| ·模糊关联规则的生成 | 第41-44页 |
| ·视频纹理语义提取 | 第44-45页 |
| ·视频运动语义提取 | 第45-46页 |
| ·基于视频语义的AVS 压缩域鲁棒水印方法研究 | 第46-49页 |
| ·自适应选取感兴趣区域 | 第46-47页 |
| ·水印嵌入算法 | 第47-49页 |
| ·水印提取算法 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·评价参数选择 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54-55页 |
| ·未来展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第61-62页 |
