| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·故事单元分割国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9-10页 |
| ·论文的组织和结构 | 第10-11页 |
| 2 新闻视频结构化研究 | 第11-21页 |
| ·视频相关概念和术语 | 第11-13页 |
| ·新闻节目视频结构化 | 第13页 |
| ·新闻镜头边界检测 | 第13-20页 |
| ·镜头突变检测常见算法 | 第14-15页 |
| ·镜头渐变检测常见算法 | 第15-17页 |
| ·基于运动补偿和自适应双阈值镜头检测 | 第17-20页 |
| ·本章总结 | 第20-21页 |
| 3 新闻音视频特征提取 | 第21-43页 |
| ·主持人镜头检测 | 第21-28页 |
| ·基于AdaBoost人脸检测 | 第21-24页 |
| ·近邻传播聚类(Affinity Propagation,AP) | 第24-26页 |
| ·基于近邻传播聚类(AP)的主持人镜头检测 | 第26-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-28页 |
| ·主题字幕提取 | 第28-32页 |
| ·小波变换特征 | 第29-30页 |
| ·支持向量机(Support Vector Machine,SVM) | 第30-31页 |
| ·基于SVM和小波变换的主题字幕检测 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32页 |
| ·音频分割 | 第32-42页 |
| ·音频特征提取 | 第32-36页 |
| ·混合高斯模型(Gaussian Mixed Model,GMM) | 第36-38页 |
| ·基于GMM和分割熵的音频跳变点检测 | 第38-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·本章总结 | 第42-43页 |
| 4 新闻故事单元分割 | 第43-55页 |
| ·常见的故事单元分割方法 | 第43-45页 |
| ·单模态分割方法 | 第44-45页 |
| ·多模态融合的分割方法 | 第45页 |
| ·基于上下文的分割方法 | 第45页 |
| ·基于多模态融合的故事单元检测 | 第45-53页 |
| ·新闻特征信息分析 | 第46-47页 |
| ·初始故事单元分割 | 第47-49页 |
| ·主要人物分析 | 第49-50页 |
| ·基于多模态融合的故事单元分割算法设计 | 第50-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 新闻视频故事单元分割系统的设计与实现 | 第55-61页 |
| ·系统总体框架设计 | 第55-56页 |
| ·音视频解码子系统 | 第56页 |
| ·新闻视频算法处理子系统 | 第56-58页 |
| ·数据库支持子系统 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·本文的主要工作 | 第61页 |
| ·进一步工作的方向 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
