一种基于本体和多级缓存的视频检索技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 视频检索技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 视频检索的主要研究成果介绍 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容介绍 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 视频检索关键技术 | 第14-20页 |
| 2.1 本体技术 | 第14-15页 |
| 2.1.1 本体的概念及分类 | 第14页 |
| 2.1.2 信息检索中对本体的应用 | 第14-15页 |
| 2.2 视频自动标注技术 | 第15-16页 |
| 2.2.1 视频标注概述 | 第15页 |
| 2.2.2 视频自动标注方法介绍 | 第15-16页 |
| 2.3 语义相似度计算技术 | 第16-18页 |
| 2.3.1 语义相似度及其计算模型 | 第16-17页 |
| 2.3.2 基于HowNet的语义相似度计算 | 第17-18页 |
| 2.4 多级缓存技术 | 第18-19页 |
| 2.4.1 传统的单缓存技术及存在的问题 | 第18页 |
| 2.4.2 多级缓存技术介绍 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于本体的视频检索算法 | 第20-32页 |
| 3.1 视频领域本体的构建 | 第20-21页 |
| 3.1.1 视频领域本体的建立步骤 | 第20页 |
| 3.1.2 视频领域本体的选取和建立 | 第20-21页 |
| 3.2 视频分割和图像特征提取 | 第21-22页 |
| 3.2.1 视频分割 | 第21页 |
| 3.2.2 图像特征提取与相似度匹配 | 第21-22页 |
| 3.3 基于相似度计算的自动视频标注算法 | 第22-24页 |
| 3.3.1 图像库的初始化 | 第22-23页 |
| 3.3.2 算法AVAS的实现流程 | 第23-24页 |
| 3.3.3 时间复杂度分析 | 第24页 |
| 3.4 基于本体的视频检索算法实现 | 第24-27页 |
| 3.4.1 基于本体的视频检索框架 | 第24-25页 |
| 3.4.2 算法VRBO的实现流程 | 第25-26页 |
| 3.4.3 时间复杂度分析 | 第26-27页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第27-29页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于固态硬盘的多级缓存技术 | 第32-45页 |
| 4.1 视频检索对传统数据存储技术的挑战 | 第32-33页 |
| 4.1.1 传统的数据存储技术 | 第32页 |
| 4.1.2 视频检索对传统存储技术的挑战 | 第32-33页 |
| 4.2 固态硬盘与写缩减技术 | 第33-35页 |
| 4.2.1 固态硬盘与机械硬盘的比较 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于固态硬盘特性的写缩减技术 | 第34-35页 |
| 4.3 以固态硬盘为缓存的多级缓存机制 | 第35-41页 |
| 4.3.1 多级缓存机制概述 | 第35-36页 |
| 4.3.2 多级缓存机制页读取策略 | 第36-37页 |
| 4.3.3 多级缓存机制的页更新策略 | 第37-38页 |
| 4.3.4 多级缓存机制的页淘汰策略 | 第38-40页 |
| 4.3.5 多级缓存技术的优势分析 | 第40-41页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第41-43页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 总结和展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录: 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
