基于模糊图论的视频语义自动标注
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-12页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 视频语义标注的背景和现状研究 | 第12-21页 |
| ·研究背景 | 第12-16页 |
| ·语义的概念 | 第12-13页 |
| ·视频语义层次模型 | 第13-14页 |
| ·低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟” | 第14-15页 |
| ·图像语义抽取模型 | 第15-16页 |
| ·研究现状 | 第16-17页 |
| ·视频低层特征描述 | 第17-19页 |
| ·颜色特征 | 第17-18页 |
| ·纹理特征 | 第18页 |
| ·形状特征 | 第18-19页 |
| ·多特征空间 | 第19页 |
| ·相似度量度 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 视频语义标注的算法研究 | 第21-30页 |
| ·K近邻算法 | 第21-23页 |
| ·贝叶斯算法 | 第23-24页 |
| ·支持向量机方法 | 第24-27页 |
| ·线性可分情况 | 第25-26页 |
| ·线性不可分情况 | 第26页 |
| ·支持向量机 | 第26-27页 |
| ·利用SVM实现语义标注 | 第27页 |
| ·上述算法的分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于模糊图论的语义标注 | 第30-46页 |
| ·问题提出 | 第30页 |
| ·理论依据 | 第30-36页 |
| ·模型建立 | 第36-37页 |
| ·算法流程图及算法描述 | 第37-39页 |
| ·实验数据 | 第39-41页 |
| ·实验结果 | 第41-45页 |
| ·性能评价方法 | 第42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·论文总结 | 第46页 |
| ·进一步的研究工作 | 第46-48页 |
| ·特征选择 | 第46-47页 |
| ·语义模糊化 | 第47页 |
| ·语义重要程度 | 第47-48页 |
| 6 参考文献 | 第48-50页 |
| 作者简历 | 第50-52页 |
| 学位论文数据集 | 第52页 |
