近似字符串匹配在基于內(nèi)容的視頻檢索中的應(yīng)用.pdf

1、隨著信息時代的到來和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體因其豐富形象的表現(xiàn)形式，已經(jīng)成為信息數(shù)據(jù)的重要載體之一。在視頻信息的大量涌現(xiàn)和迅猛發(fā)展的情況下，如何快速有效地處理視頻數(shù)據(jù)吸引了眾多研究者的關(guān)注，視頻內(nèi)容的快速分析和檢索分類成為當(dāng)前視頻研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題?；趦?nèi)容的視頻檢索技術(shù)(Content-based Video Retrieval，CBVR)作為目前視頻檢索的主要方法之一，其主要技術(shù)包括鏡頭分割、關(guān)鍵幀提取和匹配檢索等。關(guān)鍵幀提取可

2、以在壓縮域環(huán)境下進(jìn)行，也可以通過解壓視頻進(jìn)行提取。在壓縮域環(huán)境中將隨機(jī)算法應(yīng)用到關(guān)鍵幀的提取過程中，可以提高關(guān)鍵幀提取的效率，并且效果比較理想。
　　 本文主要研究通過視頻片段檢索視頻數(shù)據(jù)的技術(shù)，在基于內(nèi)容的視頻檢索研究成果的基礎(chǔ)上，通過將提取的關(guān)鍵幀序列特征曲線化和字符化之后，進(jìn)行近似字符串匹配，主要研究工作如下：⑴關(guān)鍵幀特征提取過程。為減少圖像特征對圖像中運(yùn)動對象的不敏感性，采用將圖片進(jìn)行n*n分塊的方法，提取關(guān)鍵幀中每一塊

3、的顏色、紋理等基本特征；由于一般圖片區(qū)域越靠近中心部分對人眼的影響越大，因此根據(jù)每個分塊對人眼視覺的影響程度，采用分塊特征加權(quán)的方式；在計算關(guān)鍵幀間的特征距離時，采用分塊特征加權(quán)求和的方法。⑵關(guān)鍵幀序列特征字符化。以關(guān)鍵幀特征作為關(guān)鍵點(diǎn)，通過貝塞爾函數(shù)進(jìn)行點(diǎn)的擬合，形成了關(guān)鍵幀序列的特征曲線。通過對特征曲線的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，即形成能夠表達(dá)特征曲線變化規(guī)律的特征字符串。⑶特征字符串的語義信息。關(guān)鍵幀特征字符串作為視頻特征的表達(dá)方式，含有一