基于卷积神经网络的视频语义场景分割研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
1 绪论	第9-19页
1.1 研究背景	第9页
1.2 研究目的及意义	第9-12页
1.3 国内外研究现状及存在问题	第12-16页
1.4 本文主要研究内容和组织安排	第16-19页
2 论文研究的理论基础	第19-30页
2.1 视频测试集的选择	第19-20页
2.2 镜头分割算法	第20-25页
2.3 关键帧及其特征的提取	第25-26页
2.4 常用场景分割算法	第26-27页
2.5 卷积神经网络基本理论介绍	第27-29页
2.6 本章小结	第29-30页
3 基于时序上下文的镜头分割算法研究	第30-42页
3.1 引言	第30页
3.2 基于边界系数模型的镜头分割算法	第30-35页
3.3 基于差异极值矫正的镜头边界检测算法	第35-38页
3.4 两种算法实验结果比较	第38-41页
3.5 本章小结	第41-42页
4 基于卷积神经网络语义向量的场景分割方法	第42-65页
4.1 引言	第42页
4.2 基于卷积神经网络语义分类	第42-51页
4.3 基于语义视频场景构造	第51-54页
4.4 场景分割方法实验结果与分析	第54-64页
4.5 本章小结	第64-65页
5 总结和展望	第65-67页
5.1 全文总结	第65-66页
5.2 研究展望	第66-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-74页
附录1 攻读硕士学位期间参加的科研项目和奖励	第74页