基于内容的视频镜头检测与分类研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第11-13页 |
| ·视频内容分析的研究背景 | 第11-12页 |
| ·问题的提出及选题意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·视频镜头检测研究现状 | 第13-14页 |
| ·视频镜头分类研究现状 | 第14-15页 |
| ·视频检索研究现状 | 第15-17页 |
| ·研究目标 | 第17页 |
| ·论文的研究内容与组织 | 第17-19页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文组织 | 第18-19页 |
| 第二章 视频镜头分类体系构建 | 第19-29页 |
| ·镜头语言与镜头运用技巧 | 第19-24页 |
| ·镜头景别 | 第19-21页 |
| ·镜头运动 | 第21-22页 |
| ·镜头长度 | 第22-23页 |
| ·镜头转换方式 | 第23-24页 |
| ·视频镜头分类体系构建 | 第24-27页 |
| ·分类原则 | 第24-25页 |
| ·分类体系 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 视频镜头检测与关键帧抽取 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·视频镜头检测 | 第29-43页 |
| ·常用的视频镜头检测方法 | 第29-32页 |
| ·镜头检测中存在的问题 | 第32页 |
| ·基于SVM 的视频镜头多分类检测策略 | 第32-43页 |
| ·视频预处理 | 第33-34页 |
| ·视频特征值的选取 | 第34-38页 |
| ·支持向量机原理 | 第38-42页 |
| ·利用SVM 进行视频镜头的分类检测 | 第42-43页 |
| ·镜头关键帧的预抽取 | 第43页 |
| ·实验分析 | 第43-45页 |
| ·实验平台简介 | 第44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 镜头分类 | 第47-58页 |
| ·镜头运动方式的分类 | 第47-52页 |
| ·光流场分析 | 第47-49页 |
| ·基于光流场分析的镜头运动分类 | 第49-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-52页 |
| ·基于镜头运动方式的关键帧选取 | 第52页 |
| ·创作类/拍摄类镜头的分类 | 第52-55页 |
| ·创作类和拍摄类镜头的特征选择 | 第52-54页 |
| ·算法流程 | 第54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·演示类/动画类镜头的分类 | 第55-57页 |
| ·演示类和动画类镜头的特征选择 | 第55-56页 |
| ·算法流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于镜头分类的视频检索 | 第58-64页 |
| ·镜头库的建立 | 第58页 |
| ·视频索引库的数据结构 | 第58-60页 |
| ·系统结构与各模块功能 | 第60-63页 |
| ·系统结构 | 第60页 |
| ·各模块功能介绍 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 附录 LIBSVM 数据格式要求 | 第73-75页 |
