【摘 要】
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随着互联网多媒体内容的日渐丰富,网络带宽的提高,人们在日常生活中对多媒体内容的需求也在增加。相对于传统的文字检索引擎,多媒体内容检索一直难以取得良好的效果。在多媒
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随着互联网多媒体内容的日渐丰富,网络带宽的提高,人们在日常生活中对多媒体内容的需求也在增加。相对于传统的文字检索引擎,多媒体内容检索一直难以取得良好的效果。在多媒体内容中又以视频和音频为主,如何设计实现合理有效的音视频检索系统是计算机视觉领域值得研究的课题之一。论文的主要工作包括:1.提出了一种基于图像局部特征描述的图像检索方法,通过视频帧级别的相似度计算来衡量视频片段间的相似度。将传统的SIFT+BOW和基于兴趣点的二进制描述方法结合来描述图像的局部特征。实验结果通过比较召回率和准确率验证了所提方法的有效性;2.改进了原有的基于Audio Spectrum Flatness(ASF)特征的音频检索系统,包括音频输入格式的归一化、利用Open Multi-Processing(OpenMP)技术给算法增加多线程功能,局部敏感哈希索引结构的参数调整等。通过对大量现实互联网数据测试,召回率和准确率均高于90%;3.将本文提出的视频检索方法移植到具有分布式计算能力的Hadoop平台上。通过对库视频的分片来进行任务的分解,分化到集群内的每个节点上进行。通过不同节点数的配置的实验结果来看,分布式处理方式提高了系统的检索速度;4.提出了一种基于基线结构的维语字幕快速检索方法。经过实验证明在二值化良好的图像上检测准确率高于95%。
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