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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)用戶所創(chuàng)造的“內(nèi)容”正在迅猛增長,從不同渠道涌現(xiàn)的圖像、視頻等不同類型的媒體數(shù)據(jù)以及用戶信息更加緊密的結(jié)合。它們正在以一種新的形式,更為形象綜合地表達語義、事件和主題。本文針對基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)呈現(xiàn)出的特點進行深入研究,并在圖像語義分割、圖像特征提取和圖像排序等方面提出了改進方法。
本文首先介紹了基于關(guān)鍵字的視頻檢索方法和基于內(nèi)容的視頻檢索方法,重點闡述了圖像特征提取在視頻檢索方面的重要性,以及視頻檢索的整體框架流程
2、。第三章闡述了語義分割在視頻處理中的重要意義,并介紹了幾種典型的語義分割方法,在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于多特征融合的聚合決策森林的語義分割算法,首先從超像素塊中提取出2D低級語義特征和3D空間特征,并將特征向量融合為高維向量。融合后的高維度的特征向量相對于單獨的特征向量來說魯棒性更高;然后我們提出了一種多特征融合的聚合決策森林算法,實驗證明了該方法可以較好地解決復(fù)雜街景的語義分割問題。第四章首先介紹了多種典型的顯著性特征,包括基于顏
3、色直方圖的顯著性特征和基于區(qū)域?qū)Ρ榷鹊娘@著性特征等,在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種顯著性重要特征,最后融合多種有效特征構(gòu)建高維特征向量,該特征能夠有效地表示圖像的內(nèi)容。第五章首先講述了排序?qū)W習(xí)算法和遷移學(xué)習(xí)算法的基本概念,然后將跨域排序?qū)W習(xí)算法應(yīng)用到視頻檢索中來。該算法克服了已有算法中僅利用源域數(shù)據(jù)進行建模的缺點,通過源域中已有標(biāo)記信息的數(shù)據(jù)和目標(biāo)域中沒有標(biāo)記信息的數(shù)據(jù),估算出目標(biāo)域中的正樣本均值,訓(xùn)練出更加魯棒的自適應(yīng)跨域排序模型,較好地
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