基于内容的视频检索研究

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随着视频数据量的剧增和视频在实际生活中应用的日益广泛,人们对视频检索的要求越来越高,传统的基于文本的检索方式已经越来越不能满足人们对视频检索的新要求。视频检索只有真正实现基于内容的方式进行检索,才能满足人们通过提交视频内容就能找到符合自己需要的视频的要求。本文主要是对镜头边界检测和关键帧提取这两个关键技术还有基于内容的片段检索这三方面进行的研究。在镜头边界检测方法的研究中,受到一种时空切片法检测镜头突变的启发,该方法通过提取竖直和水平方向的时空切片,通过最近邻域匹配法计算帧间差,从而检测镜头突变。考虑到镜头渐变过程中该方法计算的帧间差在至少一个切片中会发生持续的较大帧间差,本文通过均值聚类的方法将帧间差进行聚类,通过孤立的和连续较大帧间差的位置找到镜头的突变和渐变。得到了较好的检测效果。在关键帧提取方法的研究中,针对直方图法把握全图颜色而忽略局部变化的特点和分块方法对局部变化敏感的特点,将两种方法结合使用,提出了一种关键帧提取方法,用该方法提取关键帧能较好的概括镜头内容。最后对一种视频片段检索方法进行了改进,提出了一种新的相似镜头数目的计算方法,在粒度方面考虑片段的相似性,将片段间的相似性关系映射到数组中,通过对数组的分析来计算片段的相似性,综合考虑了各个影响片段间相似性的因子,建立视频片段间的相似度模型,简化了检索过程中的计算量,得到了较好的检索效果。在以上研究的基础上实现了一个片段检索的软件,验证了改进方法的检索性能。
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