视频摘要研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-12页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 概念及相关技术 | 第16-24页 |
| ·视频数据结构与处理技术 | 第16-20页 |
| ·视频数据的层次结构 | 第16-17页 |
| ·视频数据的分析处理 | 第17-20页 |
| ·视频摘要概念与评价准则 | 第20-22页 |
| ·视频摘要概念 | 第20-21页 |
| ·视频摘要评价准则 | 第21-22页 |
| ·视频摘要生成一般步骤 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于镜头分割的关键帧提取 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·突变镜头边界检测 | 第24-29页 |
| ·镜头的定义 | 第24-25页 |
| ·突变镜头检测 | 第25-29页 |
| ·渐变镜头边界检测 | 第29-34页 |
| ·滑动窗口原理 | 第29-30页 |
| ·阈值的选取 | 第30-32页 |
| ·麦穗准则 | 第32页 |
| ·局部自适应双阈值法 | 第32-34页 |
| ·实验结果比较 | 第34-35页 |
| ·关键帧提取 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于扩展Mean Shift的代表帧提取 | 第38-49页 |
| ·聚类概要 | 第38-39页 |
| ·概念 | 第38页 |
| ·聚类分析法 | 第38-39页 |
| ·典型聚类算法 | 第39-42页 |
| ·距离简介 | 第39-40页 |
| ·K-MEANS | 第40-41页 |
| ·CLARA | 第41页 |
| ·K-MEDOIDS | 第41-42页 |
| ·自适应K-MEANS | 第42页 |
| ·均值漂移算法 | 第42-48页 |
| ·Mean Shift特点 | 第42-43页 |
| ·两种形式的Mean Shift | 第43-46页 |
| ·扩展Mean Shift的聚类应用 | 第46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 视频摘要系统的实现 | 第49-60页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·视频摘要系统 | 第49-51页 |
| ·系统开发工具和实验环境 | 第49页 |
| ·视频摘要系统概述 | 第49-50页 |
| ·系统主界面及具体模块设计 | 第50-51页 |
| ·视频摘要生成 | 第51-55页 |
| ·镜头分割 | 第55-57页 |
| ·间隔N帧提取 | 第57-58页 |
| ·实时图像获取 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第68页 |
