基于模糊進(jìn)化aiNet及概率距離的鏡頭檢索方法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)正以指數(shù)級(jí)增加。因此，如何從海量的視頻中快速高效的檢索出所需要的視頻變得十分重要?；趦?nèi)容的視頻檢索通過(guò)對(duì)視頻結(jié)構(gòu)分析，將視頻分割成關(guān)鍵幀、鏡頭、場(chǎng)景，最終，以鏡頭為單位，根據(jù)用戶提交的視頻實(shí)例，在視頻數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與其相似的視頻片斷，并根據(jù)相似度的高低給出檢索結(jié)果。在一定程度上滿足了以上需求。
　　 本文首先綜述課題的研究背景，并分析目前國(guó)內(nèi)外已提出的主流基于內(nèi)容的視頻檢索方法。在綜合分析了以

2、往的基于內(nèi)容的視頻檢索方法的基礎(chǔ)上，本文提出了基于模糊進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵幀提取算法、鏡頭時(shí)空特征提取方法和基于概率距離的鏡頭相似性度量方法，具體內(nèi)容如下：
　　 (1)提出一種基于模糊進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵幀提取算法。通過(guò)將模糊進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)理論引入，提出了一種基于模糊進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵幀提取算法。該算法把一個(gè)鏡頭中的每一幀視為抗原Ag，把模糊進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)(需要提取出來(lái)的關(guān)鍵幀)視為抗體Ab，通過(guò)對(duì)模糊進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)不斷優(yōu)化更新

3、，最終提取出最能代表整個(gè)鏡頭的關(guān)鍵幀或者關(guān)鍵幀的組合。
　　 (2)研究鏡頭時(shí)、空特征提取方法。時(shí)間特征方面，定義了一個(gè)帶有時(shí)間信息的鏡頭加權(quán)顏色直方圖來(lái)表示，每個(gè)鏡頭對(duì)應(yīng)一個(gè)鏡頭加權(quán)顏色直方圖；空間特征方面，通過(guò)計(jì)算灰度共生矩陣具有代表意義的五個(gè)參數(shù)熵、對(duì)比度、能量、相關(guān)性和逆差距來(lái)表示一幀圖像的紋理特征；通過(guò)將幀圖像顏色塊圖化，對(duì)每個(gè)塊圖分別計(jì)算面積比、質(zhì)心、x方向和y方向的標(biāo)準(zhǔn)差、x方向和y方向的區(qū)域長(zhǎng)寬比來(lái)構(gòu)造表示圖像空

4、間結(jié)構(gòu)特征的空間結(jié)構(gòu)信息統(tǒng)計(jì)直方圖。
　　 (3)提出一種基于概率距離的鏡頭相似性度量方法。空間信息相似性方面，引入概率距離理論，先將提取出來(lái)的同一個(gè)鏡頭的底層空間特征向量看成一個(gè)組合，然后通過(guò)一種非線性映射將空間特征向量組合映射到高維空間進(jìn)行高斯分布建模，最后通過(guò)計(jì)算高維空間兩空間特征向量高斯分布間的概率距離來(lái)度量?jī)社R頭空間相似性；對(duì)于時(shí)間信息相似性，由于每一鏡頭對(duì)應(yīng)一個(gè)鏡頭加權(quán)顏色直方圖，本文利用直方圖交的方法求解；最終，兩