| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·视频数据库简介 | 第8-11页 |
| ·视频数据库发展现状 | 第8-10页 |
| ·描述多媒体内容的国际标准 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 基于内容的多媒体信息检索系统关键技术 | 第13-28页 |
| ·图像特征的提取与表达 | 第13-15页 |
| ·颜色特征 | 第13-14页 |
| ·纹理特征 | 第14页 |
| ·形状特征 | 第14-15页 |
| ·空间特征 | 第15页 |
| ·颜色空间模型 | 第15-19页 |
| ·RGB颜色空间 | 第16-17页 |
| ·HSV颜色空间 | 第17-18页 |
| ·RGB转HSV颜色空间 | 第18-19页 |
| ·基于内容的视频检索技术 | 第19-22页 |
| ·视频结构及其基本概念 | 第20-21页 |
| ·视频镜头分割 | 第21-22页 |
| ·相似性度量 | 第22-24页 |
| ·高维向量降维技术 | 第24-26页 |
| ·高维向量选维技术 | 第25页 |
| ·高维向量降维技术 | 第25-26页 |
| ·算法评价标准 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于内容的视频数据组织模型 | 第28-38页 |
| ·视频结构特点 | 第28-29页 |
| ·数据立方体模型 | 第29-31页 |
| ·数据立方体 | 第29-30页 |
| ·多维数据组织模型 | 第30-31页 |
| ·基于数据立方体的视频数据组织模型 | 第31-35页 |
| ·维度 | 第31-33页 |
| ·度量 | 第33-35页 |
| ·空间数据的索引 | 第35-37页 |
| ·分析与总结 | 第37-38页 |
| 第四章 视频数据库高维特征的降维算法研究 | 第38-60页 |
| ·PCA(Principal Component Analysis)算法 | 第38-39页 |
| ·LPP(Locality Preserving Projections)算法 | 第39-49页 |
| ·LPP算法描述 | 第40-46页 |
| ·新样本问题 | 第46-48页 |
| ·检索精确度与降维维数的关系 | 第48-49页 |
| ·k近邻的问题 | 第49页 |
| ·改进的可变维LPP算法—VD-LPP | 第49-58页 |
| ·维数D的确定 | 第50-55页 |
| ·本文提出的VD-LPP算法 | 第55-58页 |
| ·分析与总结 | 第58-60页 |
| 第五章 系统实验结果及分析 | 第60-66页 |
| ·测试环境及资源 | 第60-61页 |
| ·测试平台 | 第60页 |
| ·系统框架 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-65页 |
| ·检索结果比较 | 第61-62页 |
| ·检索效率比较 | 第62-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-69页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 摘要 | 第73-76页 |
| Abstract | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在读硕士期间发表论文情况 | 第80页 |