视频低层特征与中层语义表示研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 低层特征研究现状 | 第14页 |
| 1.2.2 中层语义表示研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的内容以及章节安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 论文所做工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术基础理论 | 第18-29页 |
| 2.1 特征提取算法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 SIFT特征提取算法 | 第18-20页 |
| 2.1.2 HOG特征提取算法 | 第20-21页 |
| 2.2 图像显著性 | 第21-23页 |
| 2.3 BW词袋模型 | 第23-25页 |
| 2.4 聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 K-means聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 局部密度聚类算法 | 第26-27页 |
| 2.5 常见的视频场景分类流程及框架 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于视频时空属性压缩的低层特征 | 第29-43页 |
| 3.1 视频代表帧提取 | 第29页 |
| 3.2 基于局部密度聚类的空间域压缩低层特征 | 第29-34页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第29-30页 |
| 3.2.2 S-SIFT算法原理 | 第30-31页 |
| 3.2.3 空间域压缩冗余信息算法 | 第31-34页 |
| 3.3 视频时间域压缩低层特征 | 第34-36页 |
| 3.3.1 基本思路和流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 时间域压缩冗余信息算法 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-42页 |
| 3.4.1 压缩性能比较 | 第37-39页 |
| 3.4.2 TCPSIFT鲁棒性和可区分性比较 | 第39-41页 |
| 3.4.3 综合比较 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 视频中层语义表示研究 | 第43-57页 |
| 4.1 视频的表示层次 | 第43-44页 |
| 4.2 图像中层部件提取算法 | 第44-46页 |
| 4.3 视频中层语义表示提取算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 现有方法存在的问题 | 第46-47页 |
| 4.3.2 基本思想 | 第47-48页 |
| 4.3.3 具体算法流程 | 第48-49页 |
| 4.4 中层语义表示的场景分类建模 | 第49-51页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第51-56页 |
| 4.5.1 SMDP提取图像中层部件 | 第51-52页 |
| 4.5.2 查全率和查准率比较 | 第52-55页 |
| 4.5.3 平均准确率比较 | 第55页 |
| 4.5.4 分类模型比较 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65页 |
