论文题目: 基于图象特征的视频流模糊检索
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机应用技术
作者: 王华伟
导师: 史忠植
关键词: 视频检索,图象特征,代表帧,子镜头聚类,模糊均值聚类算法
文献来源: 中国科学院研究生院（计算技术研究所）
发表年度: 2005
论文摘要: 随着视频节目的积累，网上数字视频的增加，以及数字图书馆、视频点播、远程教学等大量多媒体的应用，如何在海量视频中快速检索出所需要的资料显得至关重要。因此，基于内容的视频检索技术成为研究的热点问题。由于基于内容的图象检索的困难性和复杂性，大量的研究主要集中在视频内容的结构分析上，如镜头的分割、关键帧的提取、情节的构造等，视频检索方面的研究则相对较少，而这部分常常是应用的关键。本文提出一种基于图象特征的视频流模糊检索的方法，其目的主要就是辅助大规模视频库的组织与检索，加快视频流搜索速度、提高搜索精确度。 本文首先分析了基于内容的视频检索的关键技术。总结了镜头分割、视频流特征分析和镜头聚类方面的相关研究和算法。 目前的基于内容的视频检索技术大多是基于图象特征的检索。我们把视频片段分为片段-情节-帧三层考虑，片段的相似性通过组成它的情节的相似性来度量，而情节的相似性通过它的代表帧的相似性来度量。因为镜头分割本身是个仍在研究的复杂问题，常常无法准确检测到镜头边界，所以我们把子镜头(准镜头)分割作为视频片段检索的第一步，子镜头的分割没有镜头分割那样的客观标准，大大降低了问题的复杂程度。 对于视频帧图象特征和子镜头特征的表示方法，本文使用了施智平等人提出的包括颜色特征、纹理特征和运动特征的联合分布直方图理论。 从视频片段的情节角度出发，基于多特征联合分布直方图理论，我们提出了一种视频流模糊检索的方法。第一步，我们提出了基于子镜头聚类的情节代表帧的选取方法。每个子镜头用一个关键帧表示，经过子镜头聚类选取出视频流代表帧，子镜头的聚类我们运用了模糊C-均值聚类方法。实验结果表明，选取出的代表帧能够较好的代表视频情节的内容。第二步，我们提出了由代表帧序列的相似检索来完成视频片段的相似检索的算法，实验证明检索效果良好。 基于多特征联合分布直方图理论和模糊C-均值聚类算法，我们提出了新的视频流模糊检索方法。与其他视频检索方法相比，这种方法有以下优点：1)不需要复杂的算法，计算速度快；2)更精确更全面的描述特征，多特征联合比较，准确度高；3)能有效解决量化边界造成的误差。
论文目录:
摘要
Abstract
目录
图目录
第一章 引言
1.1 研究背景
1.2 研究目标
1.3 解决方法
1.4 系统描述
1.5 论文的组织
第二章 背景知识与相关研究
2.1 基本概念与应用背景
2.2 相关研究
2.3 我们的方法
第三章 图象特征的提取和表达
3.1 颜色特征的提取
3.1.1 颜色直方图
3.1.2 颜色矩
3.1.3 颜色集
3.1.4 颜色聚合向量
3.1.5 颜色相关图
3.2 纹理特征的提取
3.2.1 Tamura纹理特征
3.2.2 自回归纹理模型
3.2.3 小波变换
3.2.4 其它纹理特征
3.3 一种快速高效的图象纹理谱描述子
3.3.1 图象纹理谱
3.3.2 基于视觉一致性的纹理谱的量化
3.4 形状特征
3.5 图象特征表示
3.6 图象相似性度量
第四章 视频流模糊检索
4.1 前人相关研究简介
4.1.1 视频组织结构概述
4.1.2 镜头检测
4.1.3 镜头聚类
4.2 子镜头分割
4.3 子镜头特征提取
4.4 基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法
4.4.1 聚类理论基础
4.4.1.1 模糊c-均值聚类算法(FCM)
4.4.1.2 模糊c-均值聚类算法中参数的选取
4.4.2 基于聚类的代表帧选取算法
4.5 视频流检索算法
4.6 实验结果
第五章 结束语
5.1 本文工作总结
5.2 下一步研究方向
参考文献
致谢
作者简历
发布时间: 2006-12-29
参考文献
- [1].基于业务流特征的快速视频识别算法与系统设计[D]. 吴自强.复旦大学2010
- [2].基于内容的视频检索算法研究[D]. 任晓峰.武汉理工大学2008
- [3].基于内容的视频检索中的视频文本分析[D]. 姚洋.北京邮电大学2007
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