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视频语义检索的研究是目前研究的热点之一。现有的视频检索系统技术多是基于底层特征的、非语义层次的检索。与人类思维中所能理解的高层语义概念相去甚远,这严重影响视频检索的实际效果。如何跨越底层特征和高层语义的鸿沟,用高层语义概念进行视频检索是当前研究的重点。通过对视频内容的语义理解、语义分析、语义提取的简要概述,试图构造一种视频语义检索模型。 相似文献
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本文综述了基于语义的视频检索的研究现状,以帮助未来的研究人员了解基于语义的视频检索领域中可用的技术,视频检索系统的产生是为了在互联网或数据库中的大量视频数据集中找到用户想要查询的视频.本文对基于语义的视频检索过程进行了说明与讨论,本文还对基于语义的视频检索中,解决语义鸿沟这一主要问题的相关技术进行了综述.语义鸿沟的形成是因为从视频内容中提取的低层特征与现实世界中用户对这些特征的认知存在差异,将视频内容的低层特征转化为高层的语义概念是一个备受关注的研究课题. 相似文献
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在MPEG视频上的语义视频对象分割改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着MPEG-4,MPEG-7等标准的提出,如何提取语义视频对象已成为当前视频压缩和检索领域共同的研究课题。特别是MPEG-7对视频对象的形状检索提出了具体要求。针对顾创等人的WaterShed算法不能很好处理现有MPEG-1视频数据的缺陷,提出改进算法,从而能够在MPEG视频流中提取到具有光滑轮廓的语义视频对象,算法主要有以下两点改进:提出将类成员数作为分类算法的参数;有压缩域和解码后的图像上先后进行两次分割。实验结果表明,改进算法在鲁棒性和分割结果精度上比原算法有较大的改进,其分割结果可用于轮廓检索和重要视频对象检索。 相似文献
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基于语义的视频检索要处理的两项关键技术就是解决视频低层特征和高层语义概念间的语义鸿沟以及有效的语义提取模型。文中通过对视频进行多层次语义分析,采用有效的语义对象分割方法提取视频中的语义对象,以语义对象为中间层,并融合图像、声音、文本的多模式视频特征,从而缩小语义鸿沟。其次,视频语义概念具有多粒度性,由于本体在表示概念及概念间联系时的优越性,文中提出基于本体的语义提取模型,在从图像、声音、文本中提取出的原子概念中,推理出更高层次的复合概念。最终运用该模型提取的视频语义就具有更丰富的语义层次和语义粒度,从而更接近人类思维中的高层语义概念。 相似文献
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摘 要 基于语义的视频检索要处理的两项关键技术就是解决视频低层特征和高层语义概念间的语义鸿沟以及有效的语义提取模型.本文通过对视频进行多层次语义分析,采用有效的语义对象分割方法提取视频中的语义对象,以语义对象为中间层,并融合图像、声音、文本的多模式视频特征,从而缩小语义鸿沟。其次,视频语义概念具有多粒度性,由于本体在表示概念及概念间联系时的优越性,本文提出基于本体的语义提取模型,在从图像、声音、文本中提取出的原子概念中,推理出更高层次的复合概念。最终运用该模型提取的视频语义就具有更丰富的语义层次和语义粒度,从而更接近人类思维中的高层语义概念。 相似文献
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视频数据的不断丰富以及人们对视频检索的要求越来越复杂,使得视频语义信息建模和高层语义概念提取逐渐成为视频检索中的重要组成部分.本文提出一种基于本体的视频语义概念检测方法,利用贝叶斯网络构造视频中概念语义关系的检测本体,构建了视频中概念之间的层次关系,并能够通过推理完成复合语义概念的检测.该方法从语义信息学的角度对视频内容进行分析,在一定程度上削弱了语义鸿沟的影响,并且取得了较好的查询结果. 相似文献
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LI Yang 《数字社区&智能家居》2008,(19)
传统的基于内容的视频检索是利用图像的颜色、纹理以及形状等底层特征来对视频进行检索,然而这些底层特征并没有深层次地挖掘出视频的语义内容。在用支持矢量机对图像进行分类的基础上,提出了一种基于贝叶斯网络的对视频静态语义如室内/室外进行探测的新方法,实验结果验证该方法的有效性。 相似文献
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李杨 《数字社区&智能家居》2008,(7):117-118
传统的基于内容的视频检索是利用图像的颜色、纹理以及形状等底层特征来对视频进行检索,然而这些底层特征并没有深层次地挖掘出视频的语义内容。在用支持矢量机对图像进行分类的基础上,提出了一种基于贝叶斯网络的对视频静态语义如室内/室外进行探测的新方法,实验结果验证该方法的有效性。 相似文献
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This paper aims to show that by using low level feature extraction, motion and object identifying and tracking methods, features can be extracted and indexed for efficient and effective retrieval for video; such as an awards ceremony video. Video scene/shot analysis and key frame extraction are used as a foundation to identify objects in video and be able to find spatial relationships within the video. The compounding of low level features such as colour, texture and abstract object identification lead into higher level real object identification and tracking and scene detection. The main focus is on using a video style that is different to the heavily used sports and news genres. Using different video styles can open the door to creating methods that could encompass all video types instead of specialized methods for each specific style of video. 相似文献
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Video retrieval is increasingly based on image content. A number of studies on video retrieval have used low-level pixel content related to statistical moments, shape, colour and texture. However, it is well recognised that such information is not enough for uniquely discriminating across different multimedia content. The use of semantic information, especially which derived from spatio-temporal analysis is of great value in multimedia annotation, archiving and retrieval. In this review paper, we detail how the use of spatiotemporal semantic knowledge is changing the way in which modern research the conducted. In this paper we review a number of studies and concepts related to such analysis, and draw important conclusions on where future research is headed. 相似文献
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设计和实现一个支持语义的分布式视频检索系统:"语寻"。该系统利用一个改进的视频语义处理工具(该工具基于IBM VideoAnnEx标注工具,并增加镜头语义图标注和自然语言处理的功能)对视频进行语义分析和标注,生成包含语义信息的MPEG-7描述文件,然后对视频的MPEG-7描述文件建立分布式索引,并同时分布式存储视频文件;系统提供丰富的Web查询接口,包括关键字语义扩展查询,语义图查询以及自然语句查询,当用户提交语义查询意图后,便能够迅速地检索到感兴趣的视频和片段,并且可以浏览点播;整个系统采用分布式架构,具备良好的可扩展性,并能够支持海量视频信息的索引和检索。 相似文献
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提出一种基于本体的图像检索方法。该方法结合特定领域专家知识和对象例图,采用视觉对象本体来描述图像内特定对象的视觉特征,从而构建该领域包含视觉描述的知识库。在检索过程中,利用知识库内的对象的视觉本体描述和目标图像库内的图像低层特征相匹配执行图像检索任务,从而实现在高层次语义上的图像检索。实验结果表明了该方法的有效性和可行性,并在一定程度上缩小了视觉低层特征同图像高层语义的鸿沟。 相似文献
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