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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上視頻數(shù)據(jù)的海量增長(zhǎng),對(duì)視頻數(shù)據(jù)的組織和管理成為當(dāng)下的迫切需求。由于傳統(tǒng)的基于屬性和文本的視頻檢索存在許多不足之處,因此直接通過視頻的內(nèi)容特征為索引的視頻檢索成為了當(dāng)前研究中的一個(gè)熱點(diǎn),其中特征提取和特征的相似性度量是其關(guān)鍵技術(shù)。它可以結(jié)合文本檢索技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的視頻分類和索引,可以剔除文本檢索視頻中出現(xiàn)的重復(fù)視頻,還能夠解決網(wǎng)站視頻版權(quán)的維護(hù)和界定等問題。但由于目前視頻的底層特征與用戶理解之間存在“語義鴻溝”問題,現(xiàn)有基于
2、內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)的檢索結(jié)果往往精度不夠高,不能很好地滿足用戶的檢索需求。
本文在基于金字塔匹配的視頻檢索框架下,對(duì)視頻的特征提取和金字塔系列相似性度量算法做了研究。首先,為了選擇魯棒的特征進(jìn)行視頻檢索,對(duì)多種視頻特征做了比較和分析,為了充分利用視頻的時(shí)空信息,在傳統(tǒng)特征提取算法的基礎(chǔ)上,提出一種鏡頭高層特征提取算法,算法對(duì)視頻鏡頭中頻繁出現(xiàn)的時(shí)間穩(wěn)定區(qū)域進(jìn)行跟蹤,構(gòu)造一個(gè)區(qū)域關(guān)系圖,并利用圖的連通性和區(qū)域節(jié)點(diǎn)的屬性選取出
3、信息量較大的區(qū)域節(jié)點(diǎn)作為鏡頭的表示,然后代表鏡頭的區(qū)域中提取多類基礎(chǔ)特征的統(tǒng)計(jì)作為鏡頭特征,該算法提取的特征可以為視頻鏡頭的自動(dòng)分類服務(wù)。同時(shí),研究了“視覺詞包模型”下的金字塔匹配算法,針對(duì)金字塔匹配算法中,特征編碼使用矢量量化方法表示不夠精確的問題,將生物學(xué)視覺感知中的重要研究成果稀疏編碼方法融入了該方法中,使得匹配結(jié)果更加符合人眼的視覺感知判斷,從而提高檢索的精度。最后,在基于金字塔匹配的視頻檢索框架下,融合了鏡頭分割、特征提取、密
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