基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、現(xiàn)如今，電腦科技、寬帶網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)以及數(shù)字視頻壓縮存儲技術(shù)較之前有了長足的進(jìn)步，在這種環(huán)境下，多媒體數(shù)據(jù)的海量存儲已經(jīng)隨處可見。數(shù)字視頻作為主要的媒體存儲方式之一已經(jīng)廣泛融入了人們的日常生活。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)字視頻數(shù)據(jù)的組織、檢索和管理等問題也凸顯了出來?；跀?shù)字視頻結(jié)構(gòu)的模糊性和表現(xiàn)內(nèi)容的抽象性，傳統(tǒng)的信息管理方式在該領(lǐng)域無法達(dá)到預(yù)期的效果。由于上述原因，基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)也就應(yīng)運而生。在基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)中，視頻特

2、征提取模塊是系統(tǒng)最重要的組成部分，視頻特征提取的準(zhǔn)確度將直接影響到后期的視頻檢索的效果。鏡頭分割和鏡頭特征提取是視頻特征提取模塊中的兩個關(guān)鍵技術(shù)。在視頻鏡頭的切變和漸變兩種轉(zhuǎn)換方式中，當(dāng)前流行的相鄰幀間差鏡頭分割技術(shù)無法有效的分割出漸變鏡頭。而基于傳統(tǒng)的基于直方圖的鏡頭特征提取技術(shù)又有查準(zhǔn)率低和旋轉(zhuǎn)敏感的不足。
　　在本文中，針對基于相鄰幀間差方法的不足提出了變間距采樣鏡頭分割算法，在一定程度上增加了對視頻漸變鏡頭的分割成功率，但

3、是該算法還是存在一些不足，如對漸變過程較長的鏡頭切換處理效果不好。在鏡頭特征提取技術(shù)中，針對傳統(tǒng)直方圖算法的查準(zhǔn)率低和分塊直方圖算法的圖像旋轉(zhuǎn)敏感性，本文提出了直方圖質(zhì)心算法，該算法將物理學(xué)中的質(zhì)心概念推廣到二維圖像中，分別對圖像的不同區(qū)域求質(zhì)心，并利用相關(guān)的特征量表示圖像的特征。由于在質(zhì)心的計算過程中考慮到所有像素的位置信息，所以該算法較直方圖質(zhì)心算法的查準(zhǔn)率有了很大的提升。另外直方圖質(zhì)心算法的特征量還具有旋轉(zhuǎn)不變性和縮放不變性。