基于TS模型的視頻匹配方法研究與分析.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)承載量的增大和多媒體技術(shù)的發(fā)展，越來越多的多媒體視頻存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)中，使得對(duì)視頻匹配的要求越來越嚴(yán)格，如何快速而又準(zhǔn)確的匹配視頻，成為當(dāng)前的熱門話題。近年來，視頻處理技術(shù)日益成熟，越來越多的視頻匹配技術(shù)開始在醫(yī)學(xué)、電視廣播系統(tǒng)、以及交通監(jiān)管系統(tǒng)等領(lǐng)域充分應(yīng)用。該技術(shù)大大改善了數(shù)據(jù)庫(kù)中多媒體視頻的大量重復(fù)現(xiàn)象，同時(shí)為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的綠色化提供了技術(shù)支持。但是在實(shí)際應(yīng)用中，視頻匹配技術(shù)的盲目性和不平衡性越來越嚴(yán)重。
　　 為了改進(jìn)現(xiàn)

2、有視頻匹配方法中誤差較多的缺點(diǎn)，以及在多鏡頭視頻中的不適應(yīng)現(xiàn)象，本文提出一種可伸縮式鏡頭算法模型(TS，Telescopic Shot)，利用視頻鏡頭檢測(cè)的方法，將大型視頻分為背景特征變化較小的短視頻。該方法使得多維縮放算法能得到更精確的匹配序列，對(duì)視頻鏡頭進(jìn)行有目的的匹配，最終達(dá)到降低大型視頻匹配算法中時(shí)間復(fù)雜度的目的。通過與現(xiàn)有的視頻匹配方法作比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法計(jì)算量明顯降低，且匹配誤差率明顯降低。
　　 為了改進(jìn)