新闻视频语义概念检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 视频语义概念检测关键技术 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 本文主要工作和章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 新闻视频关键帧提取技术 | 第17-31页 |
| 2.1 镜头分割 | 第17-22页 |
| 2.1.1 镜头分割定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 镜头分割方法 | 第18-21页 |
| 2.1.3 阈值设置方法 | 第21-22页 |
| 2.2 关键帧提取方法 | 第22-23页 |
| 2.3 音视频结合的关键帧提取算法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 镜头分割 | 第23-25页 |
| 2.3.2 关键帧提取 | 第25-26页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 新闻视频字幕提取技术 | 第31-44页 |
| 3.1 视频文字提取方法 | 第31-36页 |
| 3.1.1 文字区检测方法 | 第33页 |
| 3.1.2 文字区定位方法 | 第33-36页 |
| 3.1.3 文字分割方法 | 第36页 |
| 3.2 基于角点检测的视频字幕提取算法 | 第36-43页 |
| 3.2.1 角点检测 | 第37-39页 |
| 3.2.2 字幕分割 | 第39-40页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 新闻视频场景检测技术 | 第44-65页 |
| 4.1 视觉特征提取技术 | 第44-55页 |
| 4.1.1 全局特征提取方法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 局部特征提取方法 | 第45-55页 |
| 4.1.2.1 SIFT描述子 | 第45-50页 |
| 4.1.2.2 HOG描述子 | 第50-51页 |
| 4.1.2.3 BOF特征提取算法 | 第51-53页 |
| 4.1.2.4 空间金字塔匹配算法 | 第53-55页 |
| 4.2 SVM分类器原理 | 第55-56页 |
| 4.3 基于Hopdfg的图像分类算法 | 第56-64页 |
| 4.3.1 特征提取 | 第56页 |
| 4.3.2 SVM分类 | 第56-60页 |
| 4.3.3 算法框图 | 第60页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第60-61页 |
| 4.3.5 实验结果 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 论文总结 | 第65-66页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
