基于内容的视频检索与分类方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景、意义及目的 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·主要研究工作 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 视频检索与分类技术 | 第18-34页 |
| ·视频数据特点 | 第18-20页 |
| ·视频结构化 | 第20-21页 |
| ·镜头边界检测 | 第21-28页 |
| ·镜头转换基本概念及其分类 | 第21-23页 |
| ·传统镜头边界检测算法 | 第23-28页 |
| ·镜头关键帧提取 | 第28-34页 |
| ·关键帧选取原则 | 第29页 |
| ·基本的关键帧提取算法 | 第29-34页 |
| 3 基于自适应双阈值的突变和渐变检测改进算法 | 第34-41页 |
| ·HSV 颜色空间的转换与量化 | 第34-35页 |
| ·帧间差异度量 | 第35-36页 |
| ·突变和渐变检测的阈值的选取 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-41页 |
| ·评价标准 | 第37-38页 |
| ·实验数据 | 第38页 |
| ·结果分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41页 |
| 4 基于互信息量的关键帧提取改进算法 | 第41-48页 |
| ·关键帧数目确定 | 第42-43页 |
| ·信息量算法的关键帧法 | 第43-44页 |
| ·信息量与关键帧数目确定算法的关键帧提取 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 视频图像分类器设计 | 第48-54页 |
| ·SVM 分类器 | 第48-50页 |
| ·特征选择 | 第50-51页 |
| ·遗传算法 | 第51-52页 |
| ·分类器设计 | 第52-54页 |
| 6 检索与分类系统设计与实现 | 第54-60页 |
| ·开发环境 | 第54-55页 |
| ·总体框架 | 第55页 |
| ·视频分析与处理模块 | 第55-57页 |
| ·数据库模块 | 第57-58页 |
| ·检索模块 | 第58页 |
| ·视频分类模块 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 7 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 在学期间研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
