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1、當(dāng)前基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)主要利用視頻圖像的基本特征,以及綜合各種視覺(jué)特征進(jìn)行聯(lián)合檢索,其缺點(diǎn)是不能有效地提取并利用視頻流中的語(yǔ)義信息。如何自動(dòng)提取視頻語(yǔ)義信息,使其盡可能與人對(duì)視頻內(nèi)容的理解保持一致,使計(jì)算機(jī)檢索視頻的能力接近于人的理解水平,從而達(dá)到視頻檢索語(yǔ)義處理的最終目標(biāo),是當(dāng)前基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)研究的關(guān)鍵問(wèn)題。因此本文以新聞視頻為對(duì)象,研究了基于內(nèi)容的視頻檢索中語(yǔ)義提取技術(shù)。文章主要針對(duì)基于內(nèi)容的新聞視頻檢索語(yǔ)義提取過(guò)程以及
2、實(shí)驗(yàn)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的若干問(wèn)題進(jìn)行探討。 首先分析了視頻數(shù)據(jù)的特點(diǎn),闡述了新聞視頻的語(yǔ)義層次化模型和基于內(nèi)容的新聞視頻檢索語(yǔ)義提取技術(shù)。然后在對(duì)當(dāng)前視頻關(guān)鍵幀提取的主要算法分析基礎(chǔ)上,研究了基于幀間似然比的關(guān)鍵幀提取算法和自適應(yīng)閾值的關(guān)鍵幀提取聚類算法。隨后分析了視頻字幕和臺(tái)標(biāo)的時(shí)空分布特征,提出了基于時(shí)空分布特征的字幕提取改進(jìn)算法,改進(jìn)算法主要采用雙峰閾值法、積分投影法等實(shí)現(xiàn)了字幕區(qū)域的提取與行列分割。同時(shí)研究了臺(tái)標(biāo)分割的關(guān)鍵幀
3、差分法,并利用小波特征參數(shù)及SVM方法實(shí)現(xiàn)了臺(tái)標(biāo)識(shí)別。 在基于知識(shí)的語(yǔ)義提取技術(shù)中,分別闡述了人物、情感、場(chǎng)景等語(yǔ)義提取方法。在人物語(yǔ)義提取算法中,主要利用有效人物的語(yǔ)義人臉模型與高層語(yǔ)義的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)了人物語(yǔ)義的提取。在場(chǎng)景語(yǔ)義提取算法中,通過(guò)視頻幀序列的關(guān)鍵幀、主持人鏡頭和主題字幕等綜合特征,實(shí)現(xiàn)了新聞場(chǎng)景的分割,并根據(jù)分割出的場(chǎng)景特征參數(shù)與已建立好的場(chǎng)景先驗(yàn)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行比較,獲得該段視頻場(chǎng)景的語(yǔ)義文本描述。在情感語(yǔ)義提取技術(shù)中
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