视觉媒体语义自动提取关键技术研究

论文题目: 视觉媒体语义自动提取关键技术研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 计算机应用

作者: 蒋树强

导师: 高文

关键词: 语义提取,视觉媒体,体育视频分析,图像分类,支持向量机,本体,艺术图像,高斯混合模型

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: 近几年来,随着计算机和网络技术的发展,数字化视频与图像信息越来越多的涌现,基于多媒体信息服务的信息时代正在向我们走来。人们对视频和图像等视觉媒体内容的需求也越来越多,越来越广泛。这就需要行之有效的技术手段来满足用户的各种需求。而“语义鸿沟”是横在人与计算机和谐交互中的一个重要障碍,这是由于人的大脑对视觉媒体的评判标准和计算机系统对视觉媒体的评判标准存在着很大差异。虽然目前针对视觉媒体的语义分析和理解有了很多研究,但这一倍受关注的技术还远远不能满足用户的普遍需求。他们需要利用更多自动提取的语义信息。本文对视觉媒体语义自动提取中的几项关键技术进行了研究,提出了语义提取的四层技术框架,即对象语义层、场景语义层、知识及情感语义层和语义应用层,并分别研究了对象检测、场景分类、高级语义概念提取和基于本体的语义应用等多项关键技术。由于想找到一条普遍通用的语义提取技术是非常困难的,因此往往针对给定应用和利用专业领域知识对特定的视觉媒体内容采取各个击破的策略来分析和自动理解。体育视频的分析和理解由于具有广泛的用户群和巨大的市场潜力而成为近几年来的一个热门研究方向,而随着北京奥运会的临近,体育视频的语义分析和理解对中国具有更强的现实意义。另一方面,通过计算机技术对数字化艺术图像进行分析,并提取它们类别、风格、以及包含的内容等语义信息是一个非常重要而且迫切的问题,正逐渐获得越来越多的关注,国画是中华艺术的瑰宝,对国画等数字化艺术图像的研究也是一个重要的问题。因此本文针对视频和图像这两种视觉媒体,分别研究了体育视频和艺术图像中的语义提取技术。最后还给出了夜景图像的场景分类方法,该技术也具有重要的应用价值。具体来说,论文主要的研究成果包括:1)首先对视觉媒体的语义自动提取的系统框架进行了宏观分析,这是必要的,一方面可以对整个问题有个全局的认识,另一方面可以指导我们实现具体的语义提取技术。给出其中所包含的各个层次的语义信息;并对视觉媒体语义提取的应用框架和解决方案分别进行了系统分析。2)针对体育视频提出了一个鲁棒的球场对象分割检测方法。在很多种体育视频的自动分析中,球场区域起着至关重要的基础性作用,许多语义线索可以在球场分割结果的基础上获取。采用高斯混合模型(GMMs)为球场区域建立颜色模型,这是由于GMMs可以对复杂的,非线性的颜色分布进行建模,从而在进行球场区域的像素检测时具有足够的通用性。经过高斯混合模型的像素检测过程之后,采用区域分析方法把检测的像素连成区域,区域分析主要包括形态学的方法和区域增长的方法,这样得到最终的分割结果。实验证明,本文提出的方法对于不同的体育视频均能有效地实现球场区域的检测。论文还研究了体育视频场景

论文目录:

摘要

Abstract

目录

图目录

表目录

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 研究框架分析

1.3.1 视觉媒体及其包含的语义

1.3.2 语义提取的应用框架分析

1.3.3 语义提取的解决方案分析

1.4 论文的主要贡献

1.5 论文的组织

第二章 相关研究综述

2.1 引言

2.2 视频中的语义提取技术

2.2.1 视频中主要的语义提取方法

2.2.2 体育视频分析技术

2.3 图像的语义提取与分类技术

2.3.1 概述

2.3.2 图像语义分类

2.3.3 艺术图像处理的相关研究

2.3.4 基于本体的语义图像检索研究综述

2.4 本章小结

第三章 体育视频语义提取技术研究

3.1 基于高斯混合模型(GMMs)的球场分割方法

3.1.1 球场分割算法

3.1.2 实验结果分析

3.2 体育视频中的场景分类技术

3.3 足球比赛中的态势分析

3.4 本章小结

第四章 艺术图像语义分类与检索研究

4.1 国画图像的检测方法

4.1.1 图像特征分析

4.1.2 国画图像的检测方法与试验分析

4.2 国画图像分类技术

4.2.1 图像特征

4.2.2 分类实验

4.3 基于本体的艺术图像检索

4.4 本章小结

第五章 夜景图像分类技术

5.1 引言

5.2 基于高斯混合模型的图像特征提取

5.3 分类试验与结果

5.4 本章小结

第六章 结束语

6.1 本文工作总结

6.2 下一步研究方向

参考文献

致谢

作者简历及论文发表情况

发布时间: 2006-12-27

参考文献

• [1].关于互联网视觉媒体若干问题的研究和应用[D]. 胡珍珍.合肥工业大学2014

相关论文

• [1].基于内容的视频检索语义提取若干问题研究[D]. 史迎春.南京理工大学2005
• [2].体育视频语义内容分析技术研究[D]. 陈剑赟.国防科学技术大学2005
• [3].视频语义信息提取关键技术研究[D]. 于跃龙.国防科学技术大学2005
• [4].基于内容图像检索中图像语义分类技术研究[D]. 胡广寰.浙江大学2005
• [5].计算机视觉图像语义模型的描述方法研究[D]. 石跃祥.中南大学2005
• [6].大规模视频库的组织与检索[D]. 施智平.中国科学院研究生院（计算技术研究所）2005
• [7].压缩域体育视频摘要技术研究[D]. 欧阳建权.中国科学院研究生院（计算技术研究所）2005
• [8].图像语义检索和分类技术研究[D]. 易文晟.浙江大学2007

标签：语义提取论文;  视觉媒体论文;  体育视频分析论文;  图像分类论文;  支持向量机论文;  本体论文;  艺术图像论文;  高斯混合模型论文;