数字视频中的语义提取分析与研究

论文摘要

随着网络技术的迅猛发展,国际互联网不但在个人生活中扮演着重要角色,而且对政府公务和商务活动带来着重要的变化。但在信息的海洋中,还夹杂着一些不良内容的浮渣,它们给社会带来相当大的“不良信息冲击”。因此,互联网信息内容安全在社会生活和国家安全等方面都占据了非常重要的位置。视频数据包含丰富的语义内容,视频语义分析是多媒体信息安全的重要研究内容。作为视频的一种高级语义线索,视频中的标题文字所包含的信息对于理解视频的内容是很有价值的。如何从视频中检测标题文字,并进行文字图像的二值化,识别等是抽取文字信息的关键问题。本论文阐述作者在这几方面的研究成果。通常的文字检测算法仅仅关注对视频中文字出现位置的检测,本文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界。该算法分以下六个主要步骤:多帧结合,边缘检测,文字区域迭代分解,文字事件发生时间检测,图像二值化以及OCR识别。对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效性可达到80%左右。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 网络多媒体技术发展现状
• 1.3 课题的背景和意义
• 1.3.1 互联网内容安全问题概况
• 1.3.2 政府对互联网内容安全监管现状
• 1.4 论文组织
• 第二章 网络多媒体内容安全监测技术
• 2.1 互联网内容安全技术现状
• 2.1.1 信息过滤系统
• 2.1.2 本课题分系统层次结构
• 2.2 视频语义分析方法
• 2.2.1 数字视频特点简介
• 2.2.2 视频语义的概念
• 2.2.3 视频语义的提取的相关技术
• 2.2.4 本课题所采用的技术
• 2.3 标题文字特性及相关研究
• 2.3.1 视频标题文字特点
• 2.3.2 该领域研究内容
• 2.3.3 国内外研究现状
• 2.4 本章小结
• 第三章 视频标题文字的检测
• 3.1 简介
• 3.2 标题文字位置检测
• 3.2.1 彩色图像灰度化
• 3.2.2 多帧结合算法
• 3.2.3 基于边缘特征的文字检测
• 3.2.4 边缘点强度与密度过滤
• 3.2.5 文字区域迭代分解
• 3.2.6 启发式非文字框过滤
• 3.3 标题文字发生时间检测
• 3.3.1 标题发生时间检测
• 3.3.2 文字事件时间检测算法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.4.1 实验设计
• 3.4.2 实验结果
• 3.4.3 实验结果分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 文字图像的分割与识别
• 4.1 文字增强技术
• 4.1.1 插值运算技术
• 4.1.2 多帧结合技术
• 4.2 图像二值化
• 4.2.1 全局二值化方法
• 4.2.2 局部自适应二值化方法
• 4.2.3 基于联通性区域的二值化方法
• 4.3 文字识别
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者的研究成果和参加的科研项目