基于内容的视频检索研究

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，为了取得视频数据的特征．对视频数据的处理非常重要，本文将介绍基于内容的视频检索中相似索引的处理技术和方法。     

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.     

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。     

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.     

基于内容的视频检索关键技术

基于内容的视频检索一直是计算机科学研究的难点问题，该文提出了它的研究问题、检索策略、检索种类和评价指标，指出了存在的问题及解决的方法。这些策略和方法作为北大方正媒体资产管理系统的核心功能，运用于电视台大型视频数据库的检索，取得了比较好的效果。     

基于内容的视频检索综述

视频是携带信息量最大的媒体,随着抖音短视频等APP的兴起,网络以及数据库的视频数量急剧增加,人工标注的方法已经无法胜任视频检索的任务。视频检索通过提取视频帧的空间特征或者帧与帧之间的时间特征,使得用户能够更客观、更高效地进行视频查找与归类。文中概述了基于内容的视频检索算法,归纳总结了视频检索的一些经典算法,并总结了深度学习在基于内容的视频检索中的研究与应用,最后分析了深度学习在视频检索中的发展前景。