导读:本文包含了视频语义标注论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:非物质文化遗产,语义标注,本体,视频资源
视频语义标注论文文献综述
侯西龙,谈国新,庄文杰,唐铭[1]（2018）在《非物质文化遗产视频语义标注方法研究》一文中研究指出【目的/意义】针对非物质文化遗产(简称"非遗")视频资源难以入库与管理的难题,提出了一种非遗视频资源的管理和语义组织的语义标注方法。【方法/过程】首先对非遗视频采用基于SURF算法和窗口阈值的镜头分割方法,将非遗视频解构成不同颗粒度的逻辑单元;其次构建了非遗视频语义标注的本体模型;最后通过视频语义标注过程,实现领域知识概念与视频资源间的语义关联,赋予视频单元丰富的语义信息。【结果/结论】非遗视频综合语义标注方法可对非遗视频资源实现有效管理,为用户提供结构化、语义化的视频浏览及知识可视化等知识服务,对非遗数字化保护与传播具有重要的意义和价值。(本文来源于《情报科学》期刊2018年11期）
孙佳明,吴李康,邓兆利,段驰飞,蔡骋[2]（2018）在《基于图稀疏Group Lasso算法的农业科教视频多语义标注方法》一文中研究指出针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,结合视频集内人工标注的标签,进行多语义的标注。农业科教视频多语义标注的试验表明,该方法能够实现语义的快速标注,并使得农业视频多语义标注的F综合指标达到64%。农业视频多语义标注效果,不仅可满足用户个性化的信息需求,同时也为农业知识视频检索等相关领域,提供了参考方案。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2018年06期）
王敬,祝忠明[3]（2016）在《科学视频综合语义标注框架构建研究》一文中研究指出本研究意在构建一个适用于科学视频的语义标注框架,为科学视频的语义标注提供策略参考。在对科学视频进行内容语义和视频结构分析的基础上,把标注结果与关联数据连接,并借助领域本体、媒体片段标识符以及媒体资源本体等工具来完成标注框架的构建。科学视频综合语义标注框架可以实现科学视频的结构化、语义化浏览与导航以及科学视频及其片段的语义检索,并可为用户提供与科学视频内容相关的丰富背景信息。(本文来源于《图书馆理论与实践》期刊2016年01期）
李鑫星,刘春迪,温皓杰,苏叶,傅泽田[4]（2015）在《基于语音识别的蔬菜病害视频语义标注与分割方法》一文中研究指出为了向农民提供蔬菜病害知识,基于语音识别技术设计了一种蔬菜病害视频标注与分割方法,可将科研机构录制的蔬菜病害视频分割成适合手机播放的小视频段落。在前期设计的视频镜头切分方法基础上,进一步设计出基于语音识别技术的视频语义标注及视频镜头聚类方法,即首先采用成熟的语音识别技术,将视频镜头的语音讲解识别为文本形式;进而基于本体对识别文本进行相应的语义处理,从中提取出能起到指示作用的关键语义实体,并将其恰当的组织形式作为视频镜头的语义标注;最终根据用户提供的关键词并结合视频镜头的语义标注,对视频镜头进行聚类和重组,从而实现对于蔬菜病害视频的最终分割。所设计的视频镜头语义标注方法对2个测试视频的查全率分别达到96.08%、94.93%,查准率分别达到94.31%、95.98%,F-1测度也分别达到0.93和0.92;视频镜头聚类方法使得2个视频的分割查全率分别达到94.9%、98.7%,查准率分别达到92.1%、90.2%,查全率平均大于95%,查准率大于90%。证明所设计的蔬菜病害视频标注与分割方法具有理论和实用价值。(本文来源于《农业机械学报》期刊2015年09期）
苏晨涵[5]（2014）在《视频语义结构化提取与标注的方法》一文中研究指出视频本身具有一定的层次结构,不同层次会产生不同粒度的语义,而且不同粒度的语义之间会形成一定的层次结构。因此,视频语义提取和标注强调语义的结构化。为此,首先,以镜头为单位提取其语义,并组成镜头语义序列。随后,带有简单时序关系的镜头语义序列经过结构化支持向量机的分析将产生结构化的视频语义;最好,将连续且内容相关的镜头作为一个场景,以视频场景为基本单位利用决策树算法C4.5根据镜头的语义信息及镜头之间的结构信息完成场景语义的推理。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2014年26期）
朱宇光,闫婷,张建明,杨雄,胡维礼[6]（2013）在《一种基于反馈模糊图论的视频多语义标注算法》一文中研究指出为了弥补视频语义检索中视频底层特征与高层语义概念之间的"语义鸿沟",提出了一种基于反馈模糊图论的视频多语义标注算法。该算法首先构造一个包括所有数据的时间和空间分布信息的小样本集,据此进行人工标注并将其作为训练集。然后将模糊算子引入图论中,将语义概念间的关系模糊化,以实现模糊推理。最后将标注完成的测试集中的样本加入到训练集中,以完成视频标注的反馈。实验结果表明,使用反馈的模糊图不仅可以很好地建立语义概念间的关系,还能提高视频标注的准确率,表现出良好的性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年12期）
王硕[7]（2013）在《视频语义标注研究及原型实现》一文中研究指出本文基于MPEG-7描述标准,研究了视频低层特征颜色、纹理和形状等特征的提取方法。构建了语义标注原型系统的设计框架,采用LS-SVM的Tri-Training算法在效率上和样本需求上提供了应用的可行性。(本文来源于《中国新通信》期刊2013年06期）
董琳娜[8]（2013）在《基于多模态特征的视频语义镜头标注》一文中研究指出视频的镜头类型是视频底层特征和高级语义之间的桥梁，能有效弥补两者之间的鸿沟，有助于视频精彩事件检测，促进创建视频摘要，进而满足用户快速查询和浏览视频的要求。现有视频语义镜头标注方法大多基于视频的视觉特征，未充分利用多模态特征，浪费了数据资源，标注效果也有待提升。本文提出了基于多模态特征的视频语义镜头标注方法，并应用于足球视频，主要工作有：（1）分析并提取了足球视频的多模态特征。包括镜头关键帧的视觉特征—草色块个数、人脸区域参数、边缘、纹理和镜头的摄像机运动特征；镜头对应音频信号的平均短时能量、短时过零率、音频帧能量序列的自相关函数特征。同时，本文提出了累积方差法，并结合连通域分析技术提取了足球视频记分牌中的时钟数字，采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对提取出的时钟数字进行了识别，用关键词匹配方法提取了足球视频网络直播文本的文本事件及对应的时间标签，并将文本/视频的时间进行了对准。实验结果证明了特征提取方法的正确性。（2）分别将提取出的一部分视频镜头的视觉特征矢量集和多模态特征矢量集作为训练数据，输入分类器，采用决策树C4.5挖掘特征矢量和镜头类型之间的潜在关系，即建立语义镜头标注的模型，并用该模型对新的足球视频镜头集进行了语义标注。实验结果证明，本文基于多模态特征的视频语义镜头标注方法比基于视觉特征的标注方法性能好。最后总结了本文的研究内容，展望了未来的研究方向。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2013-03-01）
张建明,闫婷,孙春梅[9]（2013）在《基于相关核映射线性近邻传播的视频语义标注》一文中研究指出针对基于图的半监督学习方法在多媒体研究应用中忽略视频相关性的问题,提出了一种基于相关核映射线性近邻传播的视频标注算法。该算法首先通过核函数按照半监督学习调整后的距离计算出迭代标记传播系数;其次利用传播系数求得表示低层特征空间的样本,再根据视频相关性建模构造出语义概念间的关联表;最后完成近邻图的构造,并利用已标注视频信息迭代传播到未标注视频中,完成视频标注。实验结果表明,该算法不仅可以提高视频标注的准确度,还能弥补已标注视频数据数量的不足。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年02期）
周震震,赵云鹏,朱义[10]（2012）在《基于RIA的视频语义标注系统研究与开发》一文中研究指出文章主要以开发中文视频语义测试集为目的,提出了一种视频语义标注模型,分析了标注中使用的本体,提出了一种方便易用的标注方法,并以此为基础开发了视频语义标注系统。系统采用RIA技术进行开发,可以更好的进行信息的共享,通过对标注进行的反复检查、确保正确率。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2012年11期）
视频语义标注论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,结合视频集内人工标注的标签,进行多语义的标注。农业科教视频多语义标注的试验表明,该方法能够实现语义的快速标注,并使得农业视频多语义标注的F综合指标达到64%。农业视频多语义标注效果,不仅可满足用户个性化的信息需求,同时也为农业知识视频检索等相关领域,提供了参考方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视频语义标注论文参考文献
[1].侯西龙,谈国新,庄文杰,唐铭.非物质文化遗产视频语义标注方法研究[J].情报科学.2018
[2].孙佳明,吴李康,邓兆利,段驰飞,蔡骋.基于图稀疏GroupLasso算法的农业科教视频多语义标注方法[J].数字技术与应用.2018
[3].王敬,祝忠明.科学视频综合语义标注框架构建研究[J].图书馆理论与实践.2016
[4].李鑫星,刘春迪,温皓杰,苏叶,傅泽田.基于语音识别的蔬菜病害视频语义标注与分割方法[J].农业机械学报.2015
[5].苏晨涵.视频语义结构化提取与标注的方法[J].电脑知识与技术.2014
[6].朱宇光,闫婷,张建明,杨雄,胡维礼.一种基于反馈模糊图论的视频多语义标注算法[J].计算机科学.2013
[7].王硕.视频语义标注研究及原型实现[J].中国新通信.2013
[8].董琳娜.基于多模态特征的视频语义镜头标注[D].西安电子科技大学.2013
[9].张建明,闫婷,孙春梅.基于相关核映射线性近邻传播的视频语义标注[J].计算机应用研究.2013
[10].周震震,赵云鹏,朱义.基于RIA的视频语义标注系统研究与开发[J].计算机与数字工程.2012