| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究意义 | 第14-17页 |
| ·广告内容分析与理解技术的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·研究的主要问题及贡献 | 第18-20页 |
| ·论文组织结构 | 第20-22页 |
| 2 视频广告内容分析与理解技术的综述 | 第22-40页 |
| ·视频广告识别技术 | 第23-25页 |
| ·视频广告段落检测技术 | 第25-31页 |
| ·基于规则的方法 | 第25-28页 |
| ·基于重复识别的方法 | 第28-30页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第30-31页 |
| ·视频广告段落分割技术 | 第31-33页 |
| ·视频广告语义理解技术 | 第33-36页 |
| ·视频广告中文本检测技术 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 3 视频广告识别技术中的由粗及细匹配 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·算法流程 | 第41-42页 |
| ·视频内容描述子的构造 | 第42-44页 |
| ·由粗及细的匹配策略 | 第44-49页 |
| ·基于局部敏感哈希的快速检索过程 | 第45-46页 |
| ·用于精细匹配过程的精细尺度连续滤除技术 | 第46-49页 |
| ·基于时域信息一致性的后处理 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-55页 |
| ·特征描述子性能的比较 | 第51-53页 |
| ·局部敏感哈希表建立策略的对比 | 第53页 |
| ·广告识别性能 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于协同学习的视频广告文本检测 | 第56-70页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·算法流程 | 第57-60页 |
| ·改进的协同学习算法 | 第60-64页 |
| ·协同学习算法 | 第60-62页 |
| ·运用于广告文本检测的改进协同学习算法 | 第62-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-68页 |
| ·分类器的训练 | 第64-65页 |
| ·文本检测结果与分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 5 融合视觉-音频-文本模态信息的视频广告段落检测 | 第70-90页 |
| ·引言 | 第70-72页 |
| ·视频广告中视觉-音频-文本多模态特征分析 | 第72-78页 |
| ·帧序列视觉变化描述子 | 第72-74页 |
| ·音频内容一致性描述子 | 第74页 |
| ·视频文本模态变化描述子 | 第74-78页 |
| ·交互融合算法Tri-AdaBoost | 第78-82页 |
| ·AdaBoost算法 | 第78-79页 |
| ·Tri-AdaBoost算法 | 第79-82页 |
| ·后处理机制 | 第82-84页 |
| ·实验结果与分析 | 第84-88页 |
| ·Tri-AdaBoost性能分析 | 第85-86页 |
| ·视频广告段落检测性能评价 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 6 视频广告段落分割技术中跨媒体特性分析与融合研究 | 第90-102页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·视觉-音频-文本多模态特征分析 | 第91-97页 |
| ·基于视觉-文本模态的FMPI帧检测 | 第92-94页 |
| ·音频频谱变化描述子 | 第94-96页 |
| ·静音帧检测 | 第96-97页 |
| ·结合时域信息的多模态融合 | 第97页 |
| ·实验结果与分析 | 第97-101页 |
| ·FMPI帧检测性能 | 第97-99页 |
| ·音频频谱变化描述子性能 | 第99-100页 |
| ·视频广告段落分割性能 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 7 基于稀疏视觉词包描述的视频广告语义分类 | 第102-116页 |
| ·引言 | 第102-104页 |
| ·方案的整体构架 | 第104-105页 |
| ·基于稀疏视觉词包的描述方式 | 第105-108页 |
| ·稀疏编码 | 第105-107页 |
| ·基于稀疏视觉词包构建时空域下的广告语义描述子 | 第107-108页 |
| ·实验结果与分析 | 第108-115页 |
| ·稀疏字典尺寸对于广告分类性能的影响 | 第108-110页 |
| ·广告语义特征构造方法对于分类性能的影响 | 第110-112页 |
| ·广告分类的整体性能 | 第112-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 8 总结与展望 | 第116-120页 |
| ·论文工作总结 | 第116-118页 |
| ·工作展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 攻读博士期间发表和已录用的学术论文 | 第130-134页 |
| 学位论文数据集 | 第134页 |