基于鏡頭的視頻檢索方法研究.pdf

1、隨著信息網(wǎng)絡(luò)時代的到來，海量的視覺信息在全球被采集、傳輸和應(yīng)用。然而，視覺信息膨脹帶來的問題卻非常嚴(yán)重，很多領(lǐng)域由于對大量的視覺信息無法有效的處理而使采集的視覺信息閑置，造成了很大的資源浪費；另外，曾經(jīng)的單純基于文本方式的傳統(tǒng)視頻信息管理系統(tǒng)也暴露出了很大的局限性。如何有效的組織、表達(dá)、管理、查詢和檢索視頻信息已成為迫切的需求，于是基于內(nèi)容的視頻信息檢索技術(shù)便應(yīng)運而生。本文研究的是基于鏡頭的視頻檢索，它是以視頻鏡頭為基本的分析單元，根據(jù)

2、相似性匹配的原則，從鏡頭庫中找到符合用戶需求的視頻鏡頭。 本文對基于鏡頭的視頻檢索的方法進(jìn)行了研究。提出了采用鏡頭聚類的方法來組織視頻鏡頭庫的視頻內(nèi)容，并給出了基于鏡頭的視頻檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，按照該結(jié)構(gòu)進(jìn)行的檢索不僅可以降低相似度測量的復(fù)雜度，而且可以有效避免相關(guān)鏡頭的丟失，提高檢索速度。 在實現(xiàn)檢索的過程中，采用了顏色特征和空間特征相結(jié)合的方法表示視頻幀的內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上，采用優(yōu)化初始聚類中心的關(guān)鍵幀提取算法，初始的聚類中

3、心由視頻數(shù)據(jù)在空間的分布來決定，增加了聚類結(jié)果的穩(wěn)定性，使提取的關(guān)鍵幀可以更加準(zhǔn)確的反映鏡頭的主要內(nèi)容；采用凝聚式鏡頭聚類的方法，無需在聚類之前給定構(gòu)建劃分的數(shù)目便可以實現(xiàn)鏡頭自動、準(zhǔn)確的聚類，有效避免了鏡頭間相似度測量的逐一計算；在相似度測量方面采取了二次測量的方法，首先通過大閾值的篩選，測量出大致的檢索范圍，然后利用Hausdorff距離進(jìn)行進(jìn)一步的測量，直至得到滿足用戶需求的檢索結(jié)果。該種相似度測量兼顧了鏡頭本身的相似性和用戶的具