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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息時(shí)代的到來(lái)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展,多媒體因其豐富形象的表現(xiàn)形式,已經(jīng)成為信息數(shù)據(jù)的重要載體之一。在視頻信息的大量涌現(xiàn)和迅猛發(fā)展的情況下,如何快速有效地處理視頻數(shù)據(jù)吸引了眾多研究者的關(guān)注,視頻內(nèi)容的快速分析和檢索分類成為當(dāng)前視頻研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題?;趦?nèi)容的視頻檢索技術(shù)(Content-based Video Retrieval,CBVR)作為目前視頻檢索的主要方法之一,其主要技術(shù)包括鏡頭分割、關(guān)鍵幀提取和匹配檢索等。關(guān)鍵幀提取可
2、以在壓縮域環(huán)境下進(jìn)行,也可以通過(guò)解壓視頻進(jìn)行提取。在壓縮域環(huán)境中將隨機(jī)算法應(yīng)用到關(guān)鍵幀的提取過(guò)程中,可以提高關(guān)鍵幀提取的效率,并且效果比較理想。
本文主要研究通過(guò)視頻片段檢索視頻數(shù)據(jù)的技術(shù),在基于內(nèi)容的視頻檢索研究成果的基礎(chǔ)上,通過(guò)將提取的關(guān)鍵幀序列特征曲線化和字符化之后,進(jìn)行近似字符串匹配,主要研究工作如下:⑴關(guān)鍵幀特征提取過(guò)程。為減少圖像特征對(duì)圖像中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的不敏感性,采用將圖片進(jìn)行n*n分塊的方法,提取關(guān)鍵幀中每一塊
3、的顏色、紋理等基本特征;由于一般圖片區(qū)域越靠近中心部分對(duì)人眼的影響越大,因此根據(jù)每個(gè)分塊對(duì)人眼視覺(jué)的影響程度,采用分塊特征加權(quán)的方式;在計(jì)算關(guān)鍵幀間的特征距離時(shí),采用分塊特征加權(quán)求和的方法。⑵關(guān)鍵幀序列特征字符化。以關(guān)鍵幀特征作為關(guān)鍵點(diǎn),通過(guò)貝塞爾函數(shù)進(jìn)行點(diǎn)的擬合,形成了關(guān)鍵幀序列的特征曲線。通過(guò)對(duì)特征曲線的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注,即形成能夠表達(dá)特征曲線變化規(guī)律的特征字符串。⑶特征字符串的語(yǔ)義信息。關(guān)鍵幀特征字符串作為視頻特征的表達(dá)方式,含有一
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