基于内容的视频检索关键技术研究
| 创新性声明 | 第1页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第2-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·基于内容的视频检索技术研究的背景 | 第7-8页 |
| ·基于内容的视觉信息检索综述 | 第8-10页 |
| ·基于内容的视觉信息检索的发展 | 第8-9页 |
| ·基于内容的视频检索 | 第9-10页 |
| ·基于内容的视频检索特点 | 第10页 |
| ·基于内容的视频检索意义 | 第10-12页 |
| ·国内外相关课题的研究动态 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作和内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于内容的视频检索关键技术 | 第15-27页 |
| ·视频数据的特点 | 第15-17页 |
| ·视频数据的层次性结构 | 第15页 |
| ·镜头的切换 | 第15-16页 |
| ·镜头内的运动 | 第16-17页 |
| ·视频特征 | 第17-18页 |
| ·颜色 | 第17页 |
| ·纹理 | 第17页 |
| ·形状 | 第17页 |
| ·运动特征 | 第17-18页 |
| ·其它 | 第18页 |
| ·基于内容视频检索中的关键技术 | 第18-25页 |
| ·视频结构化分析的一般过程 | 第18页 |
| ·镜头边界检测算法 | 第18-22页 |
| ·关键帧提取 | 第22-25页 |
| ·目前基于内容的视频检索关键技术中的主要问题 | 第25-27页 |
| ·特征向量的选择 | 第25页 |
| ·阈值的选择 | 第25页 |
| ·渐变与镜头运动的区别 | 第25页 |
| ·光照条件的变化及闪光灯引起的误检测 | 第25-27页 |
| 第三章 基于互信息量的动态窗口镜头边界检测 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·信息论在图像处理中的应用 | 第27-30页 |
| ·信息论概要 | 第27-30页 |
| ·互信息量在图像中的应用 | 第30页 |
| ·基于互信息量的动态窗口镜头边界检测 | 第30-35页 |
| ·帧间相似度 | 第30-31页 |
| ·自动阈值选取 | 第31-32页 |
| ·动态窗口的选择 | 第32-33页 |
| ·噪音的消除 | 第33-34页 |
| ·聚类算法 | 第34页 |
| ·镜头检测算法 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第四章 基于互信息量的关键帧提取 | 第37-43页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·典型的关键帧提取技术 | 第37-38页 |
| ·基于镜头边界提取关键帧 | 第37页 |
| ·通过视觉内容匹配来提取关键帧 | 第37-38页 |
| ·通过运动分析提取关键帧 | 第38页 |
| ·通过无监督聚类法提取关键帧 | 第38页 |
| ·基于互信息量的关键帧提取 | 第38-40页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·阈值ε、δ的选取 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-41页 |
| ·结论 | 第41-43页 |
| 第五章 基于核聚类的镜头关键帧提取 | 第43-49页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·表示视频内容的特征选择和提取 | 第43-44页 |
| ·颜色模型的选择 | 第43-44页 |
| ·颜色量化 | 第44页 |
| ·基于核聚类的视频关键帧提取 | 第44-46页 |
| ·特征空间聚类——核聚类算法 | 第44-45页 |
| ·采用核聚类算法的镜头关键帧提取 | 第45-46页 |
| ·结果修正 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-53页 |
| ·本文工作总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 在读期间撰写的论文 | 第61页 |
