基于局部时空特征的视频事件检索
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-26页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·视频检索国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·视频结构分析 | 第11-13页 |
| ·特征提取 | 第13-15页 |
| ·事件识别国内外研究现状 | 第15-24页 |
| ·特征提取及表示 | 第19-24页 |
| ·论文结构安排及内容 | 第24-26页 |
| 第2章 视频事件检索的预处理及分类方法 | 第26-31页 |
| ·视频数据库 | 第26-28页 |
| ·Hollywood 数据库 | 第26-27页 |
| ·TRECVID 测评数据库 | 第27页 |
| ·KTH 数据库 | 第27页 |
| ·UCF 数据库 | 第27-28页 |
| ·镜头分割 | 第28-29页 |
| ·事件分类方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 视频特征表示 | 第31-45页 |
| ·局部时空特征 | 第31-34页 |
| ·时空域兴趣点检测 | 第31-32页 |
| ·自适应的空间-时间尺度 | 第32-34页 |
| ·自组织特征映射及自组织分析 | 第34-39页 |
| ·时空特征包 | 第39-44页 |
| ·构造视觉词汇表 | 第39-40页 |
| ·量化特征 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 音频特征表示 | 第45-54页 |
| ·MEL频率倒谱系数 | 第45-50页 |
| ·音视频特征结合 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第54-71页 |
| ·基于自组织映射分析的事件识别 | 第54-59页 |
| ·基于特征包的事件识别 | 第59-62页 |
| ·音视频特征相结合 | 第62-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结束语 | 第71-73页 |
| ·本文工作总结 | 第71-72页 |
| ·本文工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第79页 |
