基于内容的视频检索技术研究

基于内容的视频检索技术研究

论文摘要

随着多媒体信息的应用,视频信息大量涌现,如何在海量的数据中快速检索出所需要的资料就显得至关重要。目前视频数据的检索方法主要还是依靠文本标注。文本信息不但难以完整的描述视频数据丰富多变的内容,而且手工生成的索引费时费力,缺乏统一的标准。为了能够方便人们寻找视频数据,基于内容的视频检索(Content-based Video Retrieval,CBVR)技术研究引起了人们的广泛的关注。基于内容的视频检索,就是由计算机对于视频内容自动分析,用户可以针对自己需要的内容提出查询要求。本设计以此为背景,在一定程度上较好的解决了小段视频的检索问题。首先利用DirectShow对视频片断进行分割,以bmp格式保存在视频库中,再按照镜头分割,关键帧提取,视频类聚,特帧提取,视频检索的步骤依次进行研究,最终实现了基于浏览的检索和基于简单特征的检索。论文围绕着基于内容的视频检索技术进行研究和探讨,介绍了基本概念,基本方法,重点介绍了本设计所用到的方法,并给出部分检索结果。主要内容安排如下:a)第一章主要介绍了基于内容的视频检索技术产生的背景和研究现状,基本概念及基本技术。b)第二章至第七章主要描述了本设计使用的方法,并对经典算法进行了分析,是本文的重点。首先利用DirectShow把视频片断分解为视频帧,并保存在视频库中;然后在HSV颜色空间中,按照颜色直方图和灰度帧间差相结合的方法把视频帧进行初步归类,在每一个镜头中提取1-3帧关键帧;接着按照特征进行聚类,在聚类中提取关键帧;再接着利用信息熵不变矩方法提取出关键帧的特征信息;最终实现了基于浏览的检索和基于简单特征的检索,并给出部分检索结果。c)第八章对检索结果进行分析,在总结全文的基础上,就该研究领域今后的发展方向及有待研究的相关问题进行了分析和展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 理论背景
  • 1.2 研究内容
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.3.1 研究方法
  • 1.3.2 研究成果
  • 1.4 技术关键点分析
  • 1.5 研究意义
  • 1.6 论文结构
  • 第2章 视频帧提取
  • 2.1 视频基本概念描述
  • 2.2 DirectShow
  • 2.3 视频帧的捕获
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 视频镜头分割
  • 3.1 算法回顾
  • 3.2 常见的彩色空间
  • 3.3 RGB到HSV颜色空间的转换
  • 3.4 本设计的分割方法
  • 3.5 ADO数据库技术
  • 3.6 编程实现及结果
  • 3.7 本章小结
  • 第4章 视频关键帧提取
  • 4.1 算法回顾
  • 4.2 本设计的关键帧提取算法
  • 4.3 编程实现及结果
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 视频聚类
  • 5.1 算法回顾
  • 5.2 本设计聚类方法尝试
  • 5.3 编程实现及结果
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 特征提取
  • 6.1 算法回顾
  • 6.2 本设计的算法
  • 6.3 本章小结
  • 第7章 检索的实现
  • 7.1 算法回顾
  • 7.2 编程实现及结果
  • 7.2.1 滚动浏览位图的实现
  • 7.2.2 基于浏览的检索的实现
  • 7.2.3 基于特征的检索的实现
  • 7.3 本章小结
  • 第8章 总结和展望
  • 8.1 总结
  • 8.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 学位论文评阅及答辩情况表
  • 相关论文文献

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