隨機算法及信息論在基于內(nèi)容的視頻檢索中的應用.pdf

1、隨著Internet和寬帶多媒體業(yè)務的發(fā)展，視頻成為現(xiàn)代信息傳播的主流載體之一。視頻信息的大量涌現(xiàn)，使得如何快速的從海量的視頻數(shù)據(jù)中檢索出所需的資料變得至關重要?；趦?nèi)容的視頻檢索(Content-based Video Retrieval，CBVR)即是從海量視頻數(shù)據(jù)中快速獲取所需信息的主流方法之一，即由計算機對于視頻內(nèi)容自動分析，用戶可以針對自己需要的內(nèi)容提出查詢要求。本研究主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴關鍵幀提取。關鍵幀提取是基

2、于內(nèi)容的視頻檢索的一個非常重要的環(huán)節(jié)，本文在研究現(xiàn)有關鍵幀提取算法的基礎上，將隨機算法應用于關鍵幀的提取過程中。在壓縮域環(huán)境下，先將要比較的兩個幀進行子塊劃分，然后采用隨機算法抽取其中的一個子集進行相似度比較，進而提取關鍵幀。該方法可以保證在幀問相似度計算滿足一定的精度的前提下，大大降低所需要比較的子塊數(shù)量，從而提高算法的運行效率，實驗證明該方法取得了比較理想的結(jié)果。
　　 ⑵視頻提取。通過提取視頻摘要可以進一步減小視頻存儲、分