基于內(nèi)容的大規(guī)模近似重復(fù)視頻檢索研究.pdf

1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)的高速發(fā)展,Internet上的信息種類(lèi)和數(shù)量與日俱增。大規(guī)模的基于內(nèi)容的近似重復(fù)視頻檢索正變得越來(lái)越重要。很多方法已經(jīng)被提出來(lái)去解決這個(gè)問(wèn)題,但是它們主要集中在提高準(zhǔn)確率上,而在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索和實(shí)時(shí)檢索方面性能一般?；谶@種情況本文將研究重點(diǎn)主要放在對(duì)檢索速度和準(zhǔn)確率有重要影響的特征提取和數(shù)據(jù)庫(kù)索引技術(shù)的研究上,以達(dá)到在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)庫(kù)中近似重復(fù)視頻的實(shí)時(shí)檢索。
　　在視頻索引關(guān)

2、鍵技術(shù)概述中。視頻數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),不同于文本等結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這里從顏色特性、紋理特性、形狀特性和區(qū)域目標(biāo)等方面介紹視頻數(shù)據(jù)。接著對(duì)視頻索引技術(shù)進(jìn)行概述。介紹了視頻特征索引的相關(guān)概念和描述、基本的索引結(jié)構(gòu)、索引模型等。其次,描述了視頻特征提取和視頻索引技術(shù)研究。這里提出了次序特征的提取方法,并引入了LBP(local binary pattern)模式,對(duì)次序特征做了進(jìn)一步處理,將關(guān)鍵幀分成主區(qū)域和輔區(qū)域兩個(gè)部分。主區(qū)域包含了關(guān)鍵幀

3、的主要信息并且相對(duì)于輔區(qū)域不容易被污染。使得基于LBP的次序特征提取方法不但對(duì)顏色變化有很好的魯棒性而且包含了視頻特有的時(shí)間特性,視頻的時(shí)間特性通過(guò)取某個(gè)關(guān)鍵幀后面的兩個(gè)關(guān)鍵幀的主區(qū)域特征來(lái)實(shí)現(xiàn)。然后介紹了文本索引中表現(xiàn)優(yōu)良的倒排索引方法,并結(jié)合直方圖交集核心( histogram intersection kernel)把這種方法引入到視頻索引中。最后利用快速直方圖交集(fast histogram intersection)的思想改

4、進(jìn)倒排索引的結(jié)構(gòu),這樣減少了查詢(xún)的對(duì)比操作,雖然總的時(shí)間數(shù)據(jù)量級(jí)沒(méi)有提升,但是消耗的時(shí)間有一定的提升。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)部分,先介紹系統(tǒng)的整體架構(gòu),然后分別闡述了關(guān)鍵幀提取、特征提取、視頻索引、查詢(xún)等模塊的實(shí)現(xiàn)方法和具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。
　　最后,實(shí)驗(yàn)部分。為了實(shí)驗(yàn)這個(gè)系統(tǒng)的性能,在一個(gè)公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)視頻庫(kù)CC_WEB_VIDEO中(一萬(wàn)個(gè)視頻左右)評(píng)估這個(gè)系統(tǒng)。在相同召回率的情況下比較幾個(gè)典型算法和本文算法的準(zhǔn)確率,并且從平均準(zhǔn)確率,速度,存儲(chǔ)消耗