基于內(nèi)容的視頻分析與檢索方法的研究.pdf

1、隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，多媒體信息與日俱增，使得要搜尋感興趣的材料變得日益困難。為此，在信息學(xué)科形成了一個全新的研究領(lǐng)域，即基于內(nèi)容的視頻檢索(Content Based Video Retrieval，CBVR)。 CBVR是指根據(jù)視頻的內(nèi)容及上下文關(guān)系，在視頻分析的基礎(chǔ)上，提取能夠反映視頻內(nèi)容的各種特征，進而通過模式匹配對大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)庫中的視頻數(shù)據(jù)進行檢索。本文是在結(jié)合MPEG-7標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，針對通用視頻分析檢索

2、模型研究的有益嘗試。其主要研究內(nèi)容和工作包括： 1)在分析視頻特點的基礎(chǔ)上，建立了一種和MPEG-7標(biāo)準(zhǔn)兼容的通用視頻數(shù)據(jù)模型。該模型可以從幀、鏡頭、鏡頭組、場景、故事單元等不同層次對視頻的結(jié)構(gòu)進行描述。 2)分析了常見的各種鏡頭變換形式及相應(yīng)的鏡頭檢測方法，給出了一種自適應(yīng)滑動窗口的雙閾值鏡頭檢測算法。該算法能夠同時檢測鏡頭切變和漸變過程，并且很好地解決了漸變鏡頭起點的定位問題。 3)在關(guān)鍵幀的選取上，分析了傳