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面向视频理解的视频表征模型及应用研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状和存在的主要问题第11-13页
    1.3 本文的主要研究内容第13-14页
    1.4 本文的章节安排第14-16页
2 视频表达的理论框架第16-26页
    2.1 视频的组织与结构第16-19页
        2.1.1 镜头分割第17-19页
        2.1.2 关键帧表示第19页
    2.2 视频的视觉内容特征第19-23页
        2.2.1 全局特征第20-21页
        2.2.2 局部特征第21-23页
    2.3 视频处理中用到的机器学习技术第23-25页
        2.3.1 聚类技术第23页
        2.3.2 分类技术第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 面向压缩域的视频表征及其在视频例子检索中的应用第26-38页
    3.1 引言第26-27页
    3.2 理论基础第27-28页
        3.2.1 视频相似性度量第27页
        3.2.2 压缩感知第27-28页
    3.3 视频表征及分层次的相似性度量第28-31页
        3.3.1 视频帧的全局表征第28-29页
        3.3.2 分层次的相似性度量第29-31页
    3.4 在视频例子检索中的应用及实验分析第31-35页
        3.4.1 应用框架第31-32页
        3.4.2 实验与讨论第32-35页
    3.5 本章小结第35-38页
4 多层次多视图的主题模型视频表征及其在视频分类中的应用第38-68页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 原始主题模型第39-43页
        4.2.1 Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型第39-41页
        4.2.2 LDA模型的参数估计第41-43页
    4.3 基于多层次多视图的主题模型的视频表征第43-51页
        4.3.1 图像的中高层表示第43-45页
        4.3.2 多层次多视图主题模型第45-48页
        4.3.3 参数估计第48-51页
        4.3.4 初始化第51页
    4.4 在视频分类中的应用及实验分析第51-66页
        4.4.1 视频数据集第51页
        4.4.2 实验设置第51-52页
        4.4.3 实验结果与讨论第52-66页
    4.5 本章小结第66-68页
5 带后验概率的主题模型视频表征及其在广告视频分类中的应用第68-92页
    5.1 引言第68页
    5.2 基于后验概率的广告视频表征第68-78页
        5.2.1 整体框架第68-70页
        5.2.2 广告视频中的Logo检测第70-71页
        5.2.3 对象直方图表征第71-72页
        5.2.4 基于后验概率的主题表征模型(pp LDA )第72-76页
        5.2.5 参数估计和更新第76-78页
    5.3 在广告视频分类中的应用及实验分析第78-90页
        5.3.1 数据集第78-79页
        5.3.2 实验设置第79页
        5.3.3 实验结果与讨论第79-90页
    5.4 本章小结第90-92页
6 基于高层语义表征的视频多标签学习及其在视频标注中的应用第92-110页
    6.1 引言第92-93页
    6.2 有向概率标签图模型(DPLG)第93-96页
    6.3 DPLG模型与广告视频多标签学习第96-99页
        6.3.1 DPLG实施第96-98页
        6.3.2 - 过滤和 - 剪枝第98页
        6.3.3 查找关联标签集第98-99页
    6.4 在视频标注中的应用及实验分析第99-107页
        6.4.1 实验评价指标第99-100页
        6.4.2 在公开数据集上的多标签学习第100-103页
        6.4.3 在广告视频集上的多标签学习第103-107页
    6.5 本章小结第107-110页
7 总结与展望第110-112页
    7.1 总结第110-111页
    7.2 展望第111-112页
致谢第112-114页
参考文献第114-130页
附录 A作者在攻读学位期间发表的论文目录第130页

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