基于内容检索中的视频处理技术研究

基于内容的检索能使用户根据媒体特征对媒体内容进行检索和查询。由于多媒体数据中含有丰富的视频数据，并且是随时间动态变化的，其特征很难用一般的静态特征来描述。这给基于内容的检索带来很大困难。为了取得视频数据的特征，对视频数据的处理非常重要。本文介绍了基于内容的视频检索中视频的处理技术和方法，提出了一种渐变镜头的检测方法。讨论了基于内容的视频检索研究中值得探索的几个主要问题。     

基于语义的新闻视频检索研究

通过研究基于注释的视频检索和和基于内容的视频检索的优缺点以及认知学关于人对视频相似性的理解特征，对新一代基于语义的视频检索进行了探索。以视频数据的一个大类——新闻视频为研究对象，采用层次处理思想和综合利用新闻视频各组成媒质的内容特征及其所表达的丰富语义，设计实现了一个基于语义的新闻视频检索原型系统。实验表明该系统自动化程度高、语义客观、检索灵活。     

基于内容的视频检索技术

基于内容的视频检索系统是将视频结构化并依赖视频数据中的视觉特征以及时空特征进行相似度衡量的系统.讨论目前国内外基于内容视频检索领域的研究现状和发展趋势,并研究对基于内容的视频检索的关键技术和方法.     

基于内容检索的视频处理技术

从分析视频数据的结构和特点出发,总结了基于内容检索的视频处理方法的一般步骤,即视频分割、关键帧选取、静态和动态特征提取以及视频聚类等,然后深入介绍了各个处理过程中的一些最新方法,并分析了各种方法和技术的优缺点;最后,对基于内容的视频检索提出一些值得进一步研究的问题。     

基于领域本体的新闻视频检索

新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法，难于获得令人满意的查准率和查全率．本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架，定义了新闻视频检索中的新闻视频对象，使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注，并针对“一词多义”问题提出了“概念域-概念”两阶段概念消歧算法；针对自然语言检索问题，使用领域本体进行查询优化和查询扩展，并提出了查询语句自动生成方法．实验表明，基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能．     

基于语义的视频检索技术综述

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.     

自然保护区海量视频数据快速分析与检索

近年来,随着视频监控系统在自然保护区的大量部署,如何有效利用日益增加的海量视频监控数据成为亟待解决的难题.通过基于图像相似度的关键帧提取算法对海量视频数据进行清洗和压缩,同时利用基于深度学习的目标检测算法提取关键帧中的有效视频信息,并提供多种基于内容的视频检索方式,自动对用户提交的检索内容进行分析与处理,从而快速检索出感兴趣的视频.通过对青海湖野生动物视频监控数据进行分析与检索,验证了该系统的有效性.     

基于关键人物的分布式视频检索系统设计与实现

针对基于关键人物的视频检索问题,以Hadoop分布式计算平台为支撑,设计并实现了一个可处理大量视频数据的分布式视频检索原型系统.分析了系统的三大关键问题:基于人脸检测的视频帧提取、基于人脸匹配的视频帧筛选和基于PCA的相关视频检索.以2014年大数据竞赛提供的TED演讲视频基准数据集为例,对系统实现效果和检索性能进行了评测.     

视频数据库中的内容检索技术

计算机和网络的飞速发展,使视频数据库的内容检索成为迫切需求,对视频检索的基本概念进行了介绍,提出一种视频分段技术,利用镜头检测、运行特征、镜头聚类技术等方法对视频进行分段,对实现基于内容的视频检索和浏览,具有很大的实用性。     

语义视频检索综述

视频内容检索是多媒体应用的一个活跃研究方向，现有的内容检索技术大多是基于低层次特征的。这些非语义的低层特征难以理解，与人思维中的高层语义概念相差甚远，严重影响视频内容检索系统的易用性。低层特征和高层语义概念间的语义鸿沟很难逾越。如何跨越语义鸿沟，用语义概念检索视频内容是目前基于内容视频检索最具挑战性的研究方向。本文介绍语义视频检索出现的背景，分析语义鸿沟出现的原因，对现有尝试跨越语义鸿沟的主要方法进行综述；评述了相关技术的优缺点，探讨了各方法将来可能的研究发展方向以及视频语义检索近期、长期可能的技术突破点。