| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第19-23页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第23-26页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第26-30页 |
| 2 视频摘要概述 | 第30-52页 |
| 2.1 视频数据结构简述 | 第30-32页 |
| 2.2 视频摘要简述 | 第32页 |
| 2.3 视频摘要技术概述 | 第32-45页 |
| 2.3.1 基于结构化视频的视频摘要技术 | 第33-37页 |
| 2.3.2 监控视频摘要技术 | 第37-39页 |
| 2.3.3 基于用户视频或第一人称视角视频的视频摘要技术 | 第39-45页 |
| 2.4 视频摘要常用数据集 | 第45-48页 |
| 2.5 视频摘要技术评估方法 | 第48-50页 |
| 2.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 3 基于感知互信息与内容聚类的视频分割方法 | 第52-62页 |
| 3.1 面向结构化视频的镜头边界检测方法介绍 | 第52-55页 |
| 3.2 基于感知哈希互信息的视频分割方法 | 第55-58页 |
| 3.3 基于聚类的用户视频分割方法 | 第58-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 4 基于稀疏选择和聚类的关键帧提取方法 | 第62-78页 |
| 4.1 视频稀疏选择 | 第63-67页 |
| 4.1.1 视频帧特征提取 | 第63-65页 |
| 4.1.2 基于稀疏选择的候选关键帧提取算法 | 第65-67页 |
| 4.2 基于互信息的凝聚层次聚类算法 | 第67-69页 |
| 4.2.1 基于自适应阈值的聚类算法 | 第68页 |
| 4.2.2 凝聚层次聚类算法 | 第68-69页 |
| 4.3 关键帧提取 | 第69页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第69-76页 |
| 4.4.1 实验数据集和对比算法介绍 | 第69-70页 |
| 4.4.2 算法结果比较和分析 | 第70-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 5 基于内容重要性特征的视频摘要方法 | 第78-104页 |
| 5.1 重要性特征 | 第79-85页 |
| 5.1.1 图像难忘指数 | 第79-80页 |
| 5.1.2 图像信息熵 | 第80-82页 |
| 5.1.3 视频捕捉点 | 第82-85页 |
| 5.1.4 基于光流的运动信息 | 第85页 |
| 5.2 基于难忘指数和信息熵的关键帧提取方法 | 第85-94页 |
| 5.2.1 难忘指数在关键帧提取中的作用 | 第85-87页 |
| 5.2.2 信息熵在关键帧提取中的作用 | 第87-88页 |
| 5.2.3 关键帧提取 | 第88页 |
| 5.2.4 实验结果与分析 | 第88-94页 |
| 5.3 基于难忘指数、视频捕捉点和运动信息的动态用户视频摘要方法 | 第94-101页 |
| 5.3.1 难忘指数在用户视频摘要中的作用 | 第94-95页 |
| 5.3.2 片段重要性计算 | 第95-96页 |
| 5.3.3 视频摘要生成 | 第96页 |
| 5.3.4 实验结果与分析 | 第96-101页 |
| 5.4 本章小结 | 第101-104页 |
| 6 基于Web图像先验和深度排序的动态视频摘要方法 | 第104-120页 |
| 6.1 用于视频摘要生成的大型Flickr图像数据集 | 第106-107页 |
| 6.2 深度排序模型 | 第107-111页 |
| 6.2.1 Pairwise深度排序模型 | 第107-109页 |
| 6.2.2 改进的triplet深度排序模型 | 第109-111页 |
| 6.3 视频摘要生成框架 | 第111-112页 |
| 6.4 实验结果和分析 | 第112-118页 |
| 6.4.1 实验数据集和对比算法 | 第112-113页 |
| 6.4.2 算法实现和评估细节 | 第113-114页 |
| 6.4.3 算法结果比较和分析 | 第114-118页 |
| 6.5 本章小结 | 第118-120页 |
| 7 紧凑而丰富的关键帧生成方法 | 第120-142页 |
| 7.1 关键帧生成框架 | 第121-131页 |
| 7.1.1 运动对象检测 | 第122-125页 |
| 7.1.2 基于全局对比度的重要性排序 | 第125-126页 |
| 7.1.3 基于对象的能量最小化选择 | 第126-128页 |
| 7.1.4 能量最小化 | 第128-130页 |
| 7.1.5 基于KNN抠图的拼接 | 第130-131页 |
| 7.2 实验结果及分析 | 第131-139页 |
| 7.2.1 定性分析 | 第131-137页 |
| 7.2.2 定量分析 | 第137-138页 |
| 7.2.3 实验评估 | 第138-139页 |
| 7.3 本章小结 | 第139-142页 |
| 8 总结与展望 | 第142-146页 |
| 8.1 研究总结 | 第142-145页 |
| 8.2 研究展望 | 第145-146页 |
| 参考文献 | 第146-158页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第158页 |
