导读:本文包含了基于内容的视频检索技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频检索,文本,音频
基于内容的视频检索技术论文文献综述
游小容[1]（2019）在《基于内容的视频检索技术综述》一文中研究指出基于内容的视频检索是当前计算机视觉与知识挖掘等领域研究的热点之一,广泛应用于数字图书馆、传媒和娱乐业、远程教育、医学分析和远程会诊以及军事情报处理等领域。通过对基于内容的视频检索的现有技术进行检索,从视频的音频、文本、对象、可视特征等几个方面的专利技术进行分析,对基于内容的视频检索专利技术进行技术分解,对其技术发展脉络和技术研发的热点进行介绍。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年02期）
路程[2]（2018）在《视频内容检索技术概述》一文中研究指出在介绍视频内容检索技术研究现状的基础上,探讨了视频内容检索的几个关键技术。(本文来源于《山西科技》期刊2018年02期）
白慧茹[3]（2017）在《基于内容的视频检索关键技术的研究》一文中研究指出面对种类繁多、复杂多样的视频数据,如何快速浏览和检索视频信息,成为了人们关注的一个重要问题。由于传统使用的信息检索技术已经很难适应视频领域出现的新需求,因此,基于内容的视频检索技术应运而生。在基于内容的检索过程中,涉及的关键技术有:镜头边界检测、关键帧提取、特征提取、特征匹配等。本文主要对镜头边界检测与关键帧提取进行了研究,在镜头边界检测方面,现有的算法存在以下缺陷:(1)对镜头提取特征时,只提取单一特征,不能很好地表征图像主要内容;(2)视频内的闪光容易与镜头的切变混淆、摄像机/镜头内物体运动容易与镜头渐变混淆;(3)不同的视频需要根据经验来人工设定阈值。在关键帧提取方面,存在的问题有:(1)关键帧数目的确定;(2)图像帧的冗余度;(3)关键帧提取算法的收敛速度。针对目前镜头边界检测和关键帧提取算法存在的不足,本文提出了两个方面的改进:一是在镜头分割方面,提出了基于多特征融合的自适应双阈值镜头边界检测算法。该算法首先对视频帧进行非均匀分块并提取每一块的HSV颜色特征和LBP纹理特征,然后把两种特征进行融合来表示该块主要内容,并根据各块的权值系数将各块特征向量连接成一个复合特征向量作为整个图像的特征,最后自适应地确定两个阈值来对视频中的突变镜头和渐变镜头进行检测。这样,可以有效地区分视频闪光和镜头突变以及摄像机/镜头内物体运动和镜头渐变,能够提高镜头边界检测效率。二是在关键帧提取方面,提出了一种基于聚类方法改进的关键帧提取算法。该算法首先使用层次聚类方法获得初始结果,然后利用人工免疫聚类方法对其优化处理,最后选取出相应数量的关键帧。该方法不需要人为预先设定聚类中心和关键帧数目,在聚类过程中能够得到更稳定的聚类结果,并且提取出的关键帧具有较强的代表性,有效地降低了冗余度。最后,对提出的基于多特征融合的自适应双阈值镜头边界检测算法和基于聚类方法改进的关键帧提取算法进行了实验分析,从而证明了算法的有效性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2017-06-01）
魏聚山[4]（2016）在《基于内容的监控视频特征提取和检索技术研究》一文中研究指出监控视频数据每时每刻所产生的数据量成亿兆级别,怎样快速、方便、准确的在大量的监控视频中检索到人们所需要的对象,所以视频处理范围是一个很大的问题,本文将对视频监控的结构和基础,对视频的图像、特征提取视频的检索关键技术进行研究,目的在于提升公安干警对监控视频的检索效率提供建议。(本文来源于《科技展望》期刊2016年24期）
谢建云[5]（2016）在《基于内容的视频检索技术在数字档案馆中的应用》一文中研究指出文章围绕基于内容的海量视频检索的特征与技术所面临的突出问题,阐述基于内容的海量视频检索的特征与技术,并积极将基于内容检索方法应用于数字档案馆中视频档案管理领域,以期为用户提供高效、准确、便捷、直观的知识服务,彰显档案价值。(本文来源于《山西档案》期刊2016年02期）
康志辉[6]（2015）在《基于内容的视频检索技术研究》一文中研究指出一般采用视频浓缩技术来存储海量的监控视频数据,然而要实现快速检索视频中的重要事件较为困难。为此介绍基于内容的视频检索概念,提出基于视频镜头内容与确定的帧从视频中提取关键帧的方法,探讨与研究模板匹配法、直方图法、边缘测试法等从关键帧中检索基于内容的算法。(本文来源于《开封教育学院学报》期刊2015年05期）
史云静[7]（2015）在《基于内容的监控视频特征提取和检索技术研究》一文中研究指出随着科学技术水平的进步和社会安全意识的提升,越来越多的监控摄像机被广泛应用于社会生产和生活中。整个社会每时每刻所产生的监控视频数据量成亿兆级别,如何方便、快捷、准确地在海量监控视频中检索到人们所需要的目标已成为视频处理领域中一大难题。本文在分析监控视频结构和其特性的基础上,研究了如何根据视频图像内容提取图像的特征,并根据待检索图像和被检索图像的特征相似度对监控视频进行检索的关键技术。论文的主要研究工作如下:1.本文研究分析了人眼的视觉特性,利用人眼对图像不同的彩色信息灵敏度不同的特性将图像在HSV颜色空间下对色彩进行非归一化量化得到彩色特征,同时利用DCT变换后的交流系数提取图像的纹理信息,将彩色特征与纹理特征混合得到一种新颖的彩色纹理特征。这种混合颜色纹理的特征提取方法不仅可以使图像检索的查全率和查准率得到明显的改善而且监控视频检索的主观效果良好。2.针对传统二值模式提取的纹理特征过于简单,且不太适用于基于内容的图像检索这一问题,本文在二值模式特征的基础上提出了一种更加适合基于内容检索的叁值模式特征,同时利用LIRE图像检索框架对监控视频图像进行特征提取和检索。实验结果表明,本文的叁值模式特征的对于基于内容的图像检索效果的查全率和查准率相比传统方法都有所提高。3.针对利用混合颜色纹理特征进行基于内容的检索准确率不高的问题,提出了一种模糊颜色纹理特征提取方法,它由24种模糊颜色和16种纹理特征(2个点类型、4个直线类型、4个拐角类型和5个交叉类型以及1个平坦区域类型)组成。实验结果表明用这种模糊颜色纹理特征进行检索,其查准率比颜色-边缘的方向性描述子(Color and Edge Directivity Descriptor,CEDD)检索的有所提高。4.由于在实际应用中交通监控视频检索更加关注的是视频中出现的人或车辆,本文探究了一种基于感兴趣区域的目标特征提取方法,实验结果表明,利用本文方法可以较为准确地检索出监控视频中出现的人物。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2015-03-01）
范添翼[8]（2015）在《基于内容的视频检索关键技术研究》一文中研究指出多媒体信息技术和互联网的发展给人们带来了丰富的视频资源,如何对海量的数字视频信息进行有效管理、组织和检索成为图像处理以及信息检索领域中的热门研究课题。由于传统的基于文本的视频检索系统不能有效提取视频中的内容信息,在这种背景下,基于内容的视频检索技术逐渐成为了国内外相关领域的研究热点。本文首先基于视频流的结构化建立了通用的基于内容视频检索系统的组织框架,随后对基于内容视频检索中的关键技术：特征提取、镜头分割和关键帧提取技术进行了较为深入的研究。针对特征提取技术,本文对视频的多种特征进行了分析并重点研究了视频图像的颜色特征,在选取合适的颜色空间模型后,通过加入人的视觉感知因素来改进颜色量化过程,使检索性能更优,接着本文在总结典型的颜色特征提取算法基础上提出了相邻直方图相加的算法,有效解决了全局直方图量化边界处颜色量化区间不确定性的问题；视频镜头分割技术包括对镜头切变和渐变的检测。针对镜头的切变,本文利用信息论中的相关知识结合图像分块技术,提出了基于分块图像互信息量的镜头分割算法。图像间的互信息量同时包含了像素点的位置信息和直方图的统计信息,相比于传统的镜头分割算法,能降低物体运动和噪声带来的影响,而基于等面积圆形的图像分块法则解决了传统矩形分块法不能达到突出主体,弱化无关背景的不足之处。随后,本文利用间隔若干帧的图像间互信息量来检测镜头的渐变,对于相邻图像特征变化较小的渐变过程,能有效提高镜头渐变检测的准确率。在阈值的选取上,本文提出了一种基于高斯模型和滑动窗口的局部自适应阈值,相比于全局阈值,更好地适应了镜头内容的变化,降低了镜头的误检和漏检。随后本文进行了多种算法的镜头分割对比实验,实验结果验证了本文提出算法的优越性和可靠性；针对镜头中关键帧的提取,本文提出了一种基于互信息量均方差的关键帧提取算法,该算法首先计算镜头内互信息量的均方差来判断镜头的波动程度,接着利用镜头分割和迭代的思想来分段提取关键帧,实验结果表明,相比其他传统的关键帧提取算法,本文算法提升了关键帧提取的准确性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2015-01-15）
李向伟,康毓秀[9]（2014）在《基于内容的视频检索与挖掘关键技术研究》一文中研究指出视频检索与挖掘是当前计算机视觉、视频分析及知识挖掘等领域的研究热点之一,在现实生活中有广泛的应用前景。基于内容的视频检索与挖掘是一种自动、智能的多媒体信息检索技术,借助于最新数学分析理论与工具,对视频数据进行建模,在此基础上进行智能分析处理的一项技术。本文从分析基于内容的视频检索与挖掘系统的结构和原理出发,详细的讨论了视频检索与挖掘的关键技术:镜头检测与关键帧提取,并对新的国际标准MPEG及其框架下的视频检索与挖掘技术作了介绍,最后对视频检索与挖掘的前景与发展方向作了展望。(本文来源于《软件》期刊2014年08期）
赵伟[10]（2014）在《基于内容的视频检索技术的双屏互动系统实现》一文中研究指出近年来双屏互动系统得到了普及和发展,随着多媒体视频数据量迅猛增长,视频数据的检索成了约束双屏互动系统的主要问题,视频数据检索的准确性和效率直接决定了系统的性能.通过内容视频检索技术的双屏互动系统,研究并改进了镜头检测、关键帧确定和特征提取以及特征匹配等主要技术环节,实现了一个双屏互动系统.实验表明:基于内容的视频检索技术可以实现双屏互动,具有一定的实用价值,也是双屏互动系统未来研究和发展的方向.(本文来源于《合肥学院学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
基于内容的视频检索技术论文开题报告
（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：
在介绍视频内容检索技术研究现状的基础上,探讨了视频内容检索的几个关键技术。
（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。
基于内容的视频检索技术论文参考文献
[1].游小容.基于内容的视频检索技术综述[J].科技经济导刊.2019
[2].路程.视频内容检索技术概述[J].山西科技.2018
[3].白慧茹.基于内容的视频检索关键技术的研究[D].太原理工大学.2017
[4].魏聚山.基于内容的监控视频特征提取和检索技术研究[J].科技展望.2016
[5].谢建云.基于内容的视频检索技术在数字档案馆中的应用[J].山西档案.2016
[6].康志辉.基于内容的视频检索技术研究[J].开封教育学院学报.2015
[7].史云静.基于内容的监控视频特征提取和检索技术研究[D].南京邮电大学.2015
[8].范添翼.基于内容的视频检索关键技术研究[D].北京交通大学.2015
[9].李向伟,康毓秀.基于内容的视频检索与挖掘关键技术研究[J].软件.2014
[10].赵伟.基于内容的视频检索技术的双屏互动系统实现[J].合肥学院学报(自然科学版).2014