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基于分层代表帧提取的视频摘要研究

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·研究背景及意义第8-9页
     ·研究背景第8页
     ·研究意义第8-9页
   ·国际国内研究现状第9-11页
     ·国外研究现状第9-10页
     ·国内研究现状第10-11页
   ·本文主要工作及内容安排第11-13页
第二章 视频摘要的相关概念及技术第13-19页
   ·视频摘要的基本概念第13-14页
   ·视频摘要的生成技术第14-17页
     ·基于代表帧的故事板生成技术第14-15页
     ·基于多媒体信息的缩略视频生成技术第15页
     ·基于简单语义的摘要生成技术第15-16页
     ·视频摘要的合成技术第16-17页
   ·视频摘要的评价标准第17-18页
   ·小结第18-19页
第三章 基于代表帧提取的一般视频摘要第19-29页
   ·视频帧特征提取第19-22页
     ·八连通搜索标记第20-21页
     ·自适应连通阈值的设定第21-22页
   ·代表帧提取第22-24页
     ·基于等价关系的自适应聚类第22-23页
     ·代表帧提取及修正第23-24页
   ·实验结果及分析第24-28页
     ·图像特征提取结果比较第24-25页
     ·视频摘要生成结果比较第25-28页
   ·小结第28-29页
第四章 基于基础帧肤色提取的人物视频摘要第29-45页
   ·人物基础帧提取第29-35页
     ·光照补偿第30页
     ·人物基础帧的提取第30-32页
     ·实验结果与分析第32-35页
   ·肤色空间转换第35-38页
     ·颜色空间的介绍第35-37页
     ·肤色空间的选取第37-38页
   ·基于高斯混合模型的肤色提取第38-42页
     ·肤色样本库的选取第38-39页
     ·高斯肽色建模第39-42页
     ·肽色提取第42页
   ·人物代表帧提取及摘要生成第42-43页
   ·小结第43-45页
第五章 基于运动区域人脸检测的说话事件摘要第45-70页
   ·人物基础帧的运动区域提取第45-48页
   ·Haar-like特征的选取及计算第48-59页
     ·Haar-like特征形式的选取第48-50页
     ·Haar-like特征数量的计算第50-55页
     ·Haar-like特征值的计算第55-59页
   ·利用AdaBoost算法检测人脸第59-67页
     ·训练样本库的选取第59-60页
     ·AdaBoost算法训练过程第60-64页
     ·人脸检测过程第64-67页
   ·说话代表帧提取及摘要生成第67-68页
   ·小结第68-70页
第六章 总结与展望第70-72页
参考文献第72-79页
致谢第79-81页
攻读硕士学位期间发表的论文第81-82页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第82-83页

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