基于内容的视频情感提取算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·基于内容的视频情感提取研究的意义 | 第10-11页 |
| ·视频情感识别的基本概念和研究现状 | 第11-19页 |
| ·情感的定义 | 第11页 |
| ·情感的分类表示 | 第11-13页 |
| ·情感计算技术的提出和研究 | 第13-19页 |
| ·情感计算的提出 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·情感计算的关键技术 | 第17-18页 |
| ·情感计算的发展前景与面临的挑战 | 第18-19页 |
| ·论文的主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 镜头分割算法和关键帧提取 | 第21-49页 |
| ·镜头分割算法综述 | 第21-32页 |
| ·基于支持向量机的镜头分割算法 | 第32-40页 |
| ·基于SVM的镜头边界检测算法 | 第32-37页 |
| ·SVM基本原理 | 第32-34页 |
| ·特征的选取 | 第34-35页 |
| ·训练和测试数据的建立 | 第35页 |
| ·支持向量机的构造和训练 | 第35-37页 |
| ·镜头分割算法实验结果及评价 | 第37-40页 |
| ·重构核函数的镜头边界检测算法 | 第40-44页 |
| ·核函数的性质及其构造方法 | 第40-43页 |
| ·核函数与正定矩阵 | 第41-42页 |
| ·核函数的基本性质 | 第42-43页 |
| ·构造核函数改善支持向量机性能实验及评价 | 第43-44页 |
| ·构造核函数 | 第43页 |
| ·实验及评价 | 第43-44页 |
| ·镜头关键帧的提取 | 第44-48页 |
| ·相关工作 | 第45-46页 |
| ·镜头关键帧提取方法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 语音情感识别算法 | 第49-62页 |
| ·语音情感 | 第49-57页 |
| ·语音情感识别 | 第51页 |
| ·语音情感识别的研究现状 | 第51-55页 |
| ·语音情感识别研究面临的难题 | 第55-57页 |
| ·语音情感识别算法描述 | 第57-61页 |
| ·特征的提取 | 第57-59页 |
| ·SVM训练及情感分类 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 关键帧情感特征的提取 | 第62-74页 |
| ·特征的计算 | 第62-71页 |
| ·颜色特征的提取 | 第63-66页 |
| ·颜色与情感 | 第63页 |
| ·颜色描述模型 | 第63-64页 |
| ·颜色特征的表达方法 | 第64-66页 |
| ·纹理特征的提取 | 第66-70页 |
| ·纹理与情感 | 第66页 |
| ·MPEG-7纹理描述符 | 第66-68页 |
| ·边缘直方图描述符 | 第68-70页 |
| ·特征归一化 | 第70-71页 |
| ·关键帧情感的提取 | 第71-73页 |
| ·特征的提取 | 第71-72页 |
| ·实验结果及讨论 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·论文工作的总结 | 第74页 |
| ·对未来工作的展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-87页 |
| 后记 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第88页 |
