基于多特征融合的視頻檢索方法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)量不斷增長,使得如何在海量的視頻數(shù)據(jù)中快速檢索出所需要的信息這一課題變得越來越重要。視頻擁有如圖像、音頻、文本等巨大的信息量,如何充分利用這些信息實現(xiàn)高效的視頻檢索,是學者們研究的熱點課題。
　　本文主要研究基于多特征融合的視頻檢索以及相關(guān)反饋的方法。結(jié)合視頻所特有的運動信息以及其他視覺特征進行檢索,并結(jié)合模糊支持向量機理論,實現(xiàn)視頻檢索系統(tǒng)的相關(guān)反饋。本文主要完成以下幾個方面的研究:
　

2、　首先,實現(xiàn)了一種時空聯(lián)合的多運動目標跟蹤算法,通過相鄰幀運動目標之間的匹配來實現(xiàn)運動目標的跟蹤。為了將背景與運動目標分離開來,首先采用幀差法及形態(tài)學計算等,確定運動目標的大致區(qū)域,并進行角點檢測,然后使用RANSAC算法實現(xiàn)相鄰幀運動目標的匹配,從而實現(xiàn)運動目標的跟蹤。實驗結(jié)果表明,該方法具有較高的實時性以及精確性。
　　其次,融合視頻圖像的靜態(tài)特征和運動特征,實現(xiàn)了基于多特征融合的視頻檢索。目前,視頻檢索系統(tǒng)普遍采用基于內(nèi)容的

3、檢索方式,利用視頻圖像的基本特征,以及綜合各種視覺特征進行聯(lián)合檢索。為了更好地將視頻檢索與圖像檢索區(qū)分開來,同時也為了提高精確度,在結(jié)合本文提出的多目標跟蹤方法的基礎(chǔ)上,提取視頻的平均運動速率作為視頻的運動特征,然后結(jié)合視頻圖像的顏色、形狀特征,實現(xiàn)了基于多特征融合的視頻檢索。實驗結(jié)果表明,該方法有比較高的查準率和查全率。
　　最后,為了進一步提高視頻檢索的查全率和查準率,將基于模糊支持向量機的相關(guān)反饋方法引入到視頻檢索的反饋機制