基于内容的视频搜索结果优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·视频搜索技术的产生、发展和现状 | 第9-13页 |
| ·基于文本的视频搜索 | 第10-11页 |
| ·基于内容的视频搜索 | 第11-13页 |
| ·视频搜索结果优化的研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·基于内容的视频结果优化的关键问题 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| ·本文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于粒子群算法的视频搜索重排序 | 第20-36页 |
| ·重排序问题的本质 | 第20-21页 |
| ·重排序领域的相关研究工作 | 第21-22页 |
| ·基于粒子群优化算法的重排序 | 第22-29页 |
| ·粒子群优化算法概述 | 第22-24页 |
| ·粒子群优化理论与重排序 | 第24-26页 |
| ·重排序问题的数学模型 | 第26-27页 |
| ·系统框架和算法实现 | 第27-29页 |
| ·实验与分析 | 第29-35页 |
| ·数据集和评价准则 | 第29-30页 |
| ·重排序效果的评价 | 第30-32页 |
| ·参数分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于内容的视频质量评估 | 第36-49页 |
| ·视频数据的结构分析 | 第36-37页 |
| ·系统框架 | 第37-39页 |
| ·预处理 | 第38页 |
| ·分镜头挑选 | 第38-39页 |
| ·关键帧的有效区域提取 | 第39页 |
| ·影响互联网视频质量的时空因素 | 第39-43页 |
| ·互联网视频的主要特点 | 第39-41页 |
| ·时间域因素分析 | 第41-42页 |
| ·空间域因素分析 | 第42-43页 |
| ·评估方法 | 第43-47页 |
| ·基于特征融合的评估 | 第43-45页 |
| ·基于支持向量机的评估 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于时空组合特征的视频拷贝检测 | 第49-58页 |
| ·视频搜索结果中的视频拷贝 | 第49-52页 |
| ·视频拷贝在搜索中的广泛存在 | 第49-51页 |
| ·互联网视频拷贝的主要类型 | 第51-52页 |
| ·基于时空特征的视频拷贝检测 | 第52-55页 |
| ·特征抽取 | 第52-54页 |
| ·第1 级粗略匹配 | 第54-55页 |
| ·第2 级精确匹配 | 第55页 |
| ·尽早停止策略 | 第55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结和创新点 | 第58-59页 |
| ·研究工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
