电视节目自动分割与相似视频检索
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·技术难点和存在的问题 | 第19页 |
| ·论文的研究内容、结构和创新点 | 第19-21页 |
| 第2章 视频分析与检索相关技术 | 第21-39页 |
| ·视频结构分析 | 第21-23页 |
| ·镜头检测 | 第22页 |
| ·关键帧提取 | 第22-23页 |
| ·镜头聚类 | 第23页 |
| ·视频特征提取 | 第23-29页 |
| ·颜色特征 | 第23-24页 |
| ·边缘特征 | 第24-25页 |
| ·纹理特征 | 第25-27页 |
| ·运动检测 | 第27-29页 |
| ·数据库索引技术 | 第29-39页 |
| ·Hash | 第29-31页 |
| ·B树 | 第31-35页 |
| ·R树 | 第35-39页 |
| 第3章 电视节目自动分割 | 第39-77页 |
| ·电视节目编排特征 | 第39-40页 |
| ·电视广告检测 | 第40-59页 |
| ·广告检测的研究背景 | 第40页 |
| ·广告检测的难点 | 第40-41页 |
| ·广告检测相关方法 | 第41-51页 |
| ·基于音视频特征的广告检测 | 第51-55页 |
| ·实验与分析 | 第55-59页 |
| ·基于重复检测的电视节目分割 | 第59-77页 |
| ·重复检测的研究背景 | 第59-60页 |
| ·重复检测的难点 | 第60-61页 |
| ·基于多粒度直方图比较的重复检测 | 第61-66页 |
| ·基于视频签名的重复检测 | 第66-68页 |
| ·实验与分析 | 第68-77页 |
| 第4章 视频相似性度量 | 第77-95页 |
| ·视频相似性的含义 | 第77-79页 |
| ·视频相似性度量方法 | 第79-83页 |
| ·基本视频相似性度量 | 第80-81页 |
| ·沃洛诺依(Voronoi)视频相似性度量 | 第81-82页 |
| ·基于特征空间降维的视频相似性度量 | 第82-83页 |
| ·视频特征提取和相似性度量算法 | 第83-95页 |
| ·尺度不变特征变换(SIFT)及相关算法 | 第83-85页 |
| ·基于视频签名的特征提取和相似性度量 | 第85-87页 |
| ·基于视频单元的特征提取和相似性度量 | 第87-88页 |
| ·实验与分析 | 第88-95页 |
| 第5章 相似视频快速检索 | 第95-111页 |
| ·视频数据库检索关键技术 | 第95-100页 |
| ·视频数据组织结构 | 第95-97页 |
| ·LSH算法 | 第97-100页 |
| ·相似视频快速检索算法 | 第100-107页 |
| ·基于视频签名的相似视频快速检索 | 第100-102页 |
| ·基于视频单元的相似视频快速检索 | 第102-103页 |
| ·实验与分析 | 第103-107页 |
| ·相似视频检索实验平台 | 第107-111页 |
| ·视频检索系统概述 | 第107-108页 |
| ·相似视频检索实验平台的结构 | 第108-109页 |
| ·相似视频检索实验平台的功能 | 第109页 |
| ·相似视频检索实验平台的界面 | 第109-111页 |
| 第6章 结论 | 第111-113页 |
| ·论文工作总结 | 第111-112页 |
| ·今后工作展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第133-134页 |
