基于内容视频检索的镜头检测及场景检测研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-29页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·基于内容的视频检索 | 第11-15页 |
| ·视频内容结构化 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·CBVR 当前存在的问题 | 第13-14页 |
| ·视频检索评测TRECVID | 第14-15页 |
| ·利用DirectShow 技术捕获视频帧 | 第15-16页 |
| ·镜头检测 | 第16-26页 |
| ·解压域常用的镜头检测算法 | 第16-20页 |
| ·压缩域常用的镜头边界检测算法 | 第20-24页 |
| ·镜头检测存在的问题 | 第24-25页 |
| ·镜头边界检测性能评价 | 第25-26页 |
| ·本文的内容组织 | 第26-29页 |
| 第二章 基于特征信息的切变检测方法 | 第29-46页 |
| ·视频帧的特征 | 第29-32页 |
| ·颜色特征 | 第29-30页 |
| ·纹理特征 | 第30-31页 |
| ·形状特征描述 | 第31-32页 |
| ·三种特征检索的比较和分析 | 第32页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第32-37页 |
| ·一维连续小波变换 | 第32-33页 |
| ·一维连续小波变换的逆变换 | 第33页 |
| ·一维离散小波变换 | 第33-34页 |
| ·二维多分辨逼近及小波子空间分解 | 第34-37页 |
| ·基于小波变换的视频特征提取 | 第37-38页 |
| ·帧间不相似性计算 | 第38-42页 |
| ·熵及互信息量 | 第38-39页 |
| ·视频帧的信息熵及互信息量 | 第39-42页 |
| ·动态阈值的确定 | 第42-44页 |
| ·切变镜头检测检测算法 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于颜色特征和边缘特征的划变检测 | 第46-63页 |
| ·划变模型及特征 | 第47-48页 |
| ·潜在的划变镜头检测 | 第48-51页 |
| ·相应块阈值的确定 | 第48-50页 |
| ·潜在的划变镜头检测算法 | 第50-51页 |
| ·边缘检测算法 | 第51-58页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第51-57页 |
| ·划变检测中的边缘检测 | 第57-58页 |
| ·Hough 变换 | 第58-61页 |
| ·基于Hough 变换的直线检测 | 第58-59页 |
| ·Hough 变换检测直线的实现方法 | 第59页 |
| ·基于随机 Hough 变换的划变检测 | 第59-60页 |
| ·算法性能分析 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-62页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| 第四章 基于编辑模型的渐变镜头检测 | 第63-77页 |
| ·视频编辑模型 | 第64-69页 |
| ·叠化及淡出淡入视频编辑模型 | 第65-67页 |
| ·划变视频编辑模型 | 第67-69页 |
| ·基于编辑模型的划变检测算法及分析 | 第69-72页 |
| ·基于编辑模型的划变检测算法 | 第69-70页 |
| ·划变检测算法的实验结果与分析 | 第70-72页 |
| ·基于编辑模型的叠化检测算法 | 第72-75页 |
| ·侯选搜索区域检测算法 | 第72-73页 |
| ·基于连续一致变化确定叠化区域及其边界 | 第73-74页 |
| ·阈值的确定 | 第74页 |
| ·叠化区域的确定算法 | 第74-75页 |
| ·实验结果与讨论 | 第75页 |
| ·结束语 | 第75-77页 |
| 第五章 基于动态帧的视频关键帧提取 | 第77-90页 |
| ·常用的关键帧提取方法 | 第78-80页 |
| ·基于采样的关键帧提取方法 | 第78页 |
| ·基于帧间差的关键帧提取方法 | 第78页 |
| ·基于聚类的关键帧提取方法 | 第78页 |
| ·基于视频单元分类的关键帧提取方法 | 第78-79页 |
| ·基于累积帧间差的关键帧提取方法 | 第79页 |
| ·基于运动信息的关键帧提取方法 | 第79-80页 |
| ·基于文字和图像信息的关键帧提取方法 | 第80页 |
| ·基于MPEG 压缩流的宏块统计特性提取关键帧 | 第80页 |
| ·关键帧选择方法的性能评价 | 第80-84页 |
| ·保真度 | 第81-82页 |
| ·压缩比 | 第82-84页 |
| ·动态关键帧及其构造方法 | 第84-87页 |
| ·实验结果与分析 | 第87-89页 |
| ·结束语 | 第89-90页 |
| 第六章 视频场景检测 | 第90-101页 |
| ·视频场景检测的常用方法 | 第91-93页 |
| ·基于帧差的场景检测方法 | 第91-92页 |
| ·基于视觉特征的聚类算法 | 第92页 |
| ·基于场景转移图的方法 | 第92页 |
| ·基于电影剪辑技术的方法 | 第92-93页 |
| ·应用统计学方法 | 第93页 |
| ·基于颜色特征和边缘特征的镜头聚类算法 | 第93-97页 |
| ·视频帧的颜色特征及边缘特征表示 | 第93-96页 |
| ·视频场景构造 | 第96-97页 |
| ·场景检测后续处理 | 第97页 |
| ·实验结果与分析 | 第97-99页 |
| ·算法评价标准 | 第97-98页 |
| ·测试视频序列的特征 | 第98-99页 |
| ·小结 | 第99-101页 |
| 第七章 总结 | 第101-104页 |
| ·全文总结 | 第101-103页 |
| ·研究展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115页 |
