视频广告的自动识别与检测
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·视频广告的自动识别技术 | 第14-15页 |
| ·视频广告的自动检测技术 | 第15-17页 |
| ·视频广告识别与检测的研究意义 | 第17页 |
| ·本论文的研究工作 | 第17-18页 |
| ·论文安排 | 第18-20页 |
| 2 广告的结构分析和特征描述 | 第20-28页 |
| ·视频广告的播放特性 | 第20-21页 |
| ·视频广告的结构特征 | 第21-23页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·镜头分割 | 第22-23页 |
| ·关键帧提取 | 第23页 |
| ·特征分析 | 第23-26页 |
| ·视觉特征 | 第23-25页 |
| ·音频特征 | 第25页 |
| ·文本特征 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 基于多级连续膨胀算法的广告识别方法 | 第28-42页 |
| ·系统的整体框架 | 第28-29页 |
| ·特征提取 | 第29-30页 |
| ·局部敏感哈希函数(LSH) | 第30-31页 |
| ·多级连续排除算法(MSEA) | 第31-33页 |
| ·多级连续膨胀排除算法(PMSE) | 第33-37页 |
| ·后处理过程 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-41页 |
| ·实验数据 | 第38页 |
| ·评价指标 | 第38-39页 |
| ·实验设置 | 第39-40页 |
| ·实验结果及结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于显式共享子空间的广告检测方法 | 第42-56页 |
| ·系统的整体框架 | 第42-43页 |
| ·典型相关分析(CCA) | 第43-46页 |
| ·线性CCA | 第43-46页 |
| ·非线性CCA | 第46页 |
| ·显式共享子空间(ESS) | 第46-49页 |
| ·显式共享子空间求解 | 第47-49页 |
| ·显式共享子空间扩展 | 第49页 |
| ·特征 | 第49页 |
| ·支持向量机 | 第49-52页 |
| ·支持向量机介绍 | 第49-51页 |
| ·libSVM | 第51-52页 |
| ·实验 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结和展望 | 第56-58页 |
| ·论文工作总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 硕士期间工作成果 | 第62-64页 |
| 论文资助 | 第64-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
