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基于内容的视频检索和浏览的关键技术

第一章 绪论第1-32页
   ·视频检索与浏览第14-15页
     ·视频第14-15页
     ·传统检索对视频检索的局限第15页
   ·基于内容的视频检索第15-19页
     ·基本概念第16页
     ·基于内容的视频检索和浏览的关键技术第16-19页
   ·相关研究状况第19-24页
     ·视频数据模型第19-20页
     ·视频结构化第20-21页
     ·关键帧提取第21-22页
     ·视频数掘索引及检索第22-23页
     ·视频摘要第23-24页
   ·论文的主要工作和内容安排第24-26页
 参考文献第26-32页
第二章 基于Ontology的分层语义视频数据模型第32-55页
   ·视频数据模型的要求第32-34页
   ·相关的研究工作第34-37页
   ·MPEG-7标准概述第37-44页
     ·MPEG-7产生的背景第37页
     ·MPEG-7视频描述工具第37-39页
     ·视频视觉信息的描述第39-44页
   ·ONTOLOGY概述第44-45页
     ·Ontology的定义第44-45页
     ·Ontology的建模元语第45页
   ·基于ONTOLOGY的分层语义数据模型第45-52页
     ·元数据第46页
     ·视频数据模型的基本思想第46-47页
     ·视频数据模型第47-51页
     ·视频操作第51-52页
   ·本章小结第52-53页
 参考文献第53-55页
第三章 基于基色调的自适应阈值镜头切换检测方法第55-69页
   ·引言第55-60页
     ·基本概念和分类第55-56页
     ·镜头切换检测的常见方法第56-60页
   ·MPEG编码中的比特数第60-61页
   ·颜色直方图第61-62页
   ·基于基色调的自适应阈值镜头切换检测第62-64页
     ·基色调第62-64页
     ·自适应的局部阈值第64页
   ·镜头切换检测算法第64-65页
   ·实验结果第65-66页
   ·小结第66-67页
 参考文献第67-69页
第四章 基于图中心的关键帧的提取方法第69-79页
   ·引言第69-71页
     ·关键帧的选取原则第69页
     ·典型的关键帧提取技术第69-71页
   ·图的简介第71-75页
     ·图的定义和术语第71-72页
     ·带权无向图的最短路径第72-73页
     ·图中心第73-75页
   ·算法描述第75-76页
     ·图中心和关键帧的关系第75页
     ·算法流程第75-76页
   ·实验结果第76页
   ·小结第76-78页
 参考文献第78-79页
第五章 基于类内和类间损失的场景构造方法第79-90页
   ·引言第79-80页
     ·场景分类第79页
     ·场景的特征第79-80页
   ·相关研究第80-81页
   ·具有时间约束的镜头相似度第81-82页
   ·镜头聚类第82-85页
     ·基本概念第83-84页
     ·镜头聚类方法第84-85页
   ·场景构造第85-86页
   ·实验结果第86-87页
   ·小结第87-88页
 参考文献第88-90页
第六章 基于场景的视频概要生成方法第90-102页
   ·引言第90-92页
     ·视频摘要的基本概念第90页
     ·视频摘要的分类第90-92页
     ·视频摘要主要应用领域第92页
   ·缩略视频的实现技术第92-94页
     ·视频剪辑的实现技术第92-93页
     ·专题缩略视频的实现技术第93页
     ·一般缩略视频的实现技术第93-94页
   ·视频概要的实现方法第94-96页
     ·基于时间采样的关键帧提取方法第94页
     ·基于镜头的关键帧提取方法第94-95页
     ·基于场景的关键帧提取方法第95-96页
   ·基于场景的视频摘要算法第96-98页
     ·场景重要度和镜头类重要度第96-98页
     ·视频概要第98页
   ·实验结果第98-100页
 参考文献第100-102页
第七章 结束语第102-105页
   ·论文工作的总结第102-103页
   ·对下一步研究工作的建议第103-105页
致谢第105-106页
攻读博士期间发表的论文第106页

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