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.     

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。     

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。     

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．     

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。     

基于声、像特征的视频暴力场面的探测

本文介绍了一种探测视频中暴力场面的方法,该方法综合声音和图像特征对视频进行分析,提高了探测的准确度,这种方法可用于对视频的高层语义特征建立索引,从而支持视频的基于内容检索。     

基于3D卷积神经网络的视频哈希算法

针对目前相似性视频检索方法中快速性和准确性仍无法满足用户要求等问题,提出了一种基于3D卷积神经网络的视频快速检索方法。该算法将3D卷积神经网络与哈希学习方法结合应用于视频数据,既能快速学习视频时空特征表示,又能极大地缩短视频检索时间。在常用视频数据集上的实验结果表明,利用所提出的方法对视频进行相似性检索性能优于当前主流方法。     

一种用于MAM的语义可扩展视频编目与检索方法

针对媒体资产管理系统(media assetmanagement,MAM)对视频检索有着精确定位的特殊要求,提出了一种新的编目与检索方法,该方法结合了基于内容检索和基于手工检索的优点。首先采用主元分析(PCA)的方法对视频图像帧的高维特征进行降维,实现镜头自动分割,并对大量存在的新闻相似镜头进行语义自动标注,然后实现视频编目语义的动态更新与扩展。实验结果表明该方法有效、可行,大大提高了编目工作的效率以及编目语义的质量。     

基于内容的静态语义概念视频检索方法研究

本文针对互联网视频检索技术的发展,阐述了目前主流视频搜索引擎的技术现状,分析了互联网视频检索的关键技术,特别是对于视频特征的提取技术。本文的创新点是提出了一种通用的基于内容的静态语义视频检索方法,该方法可以弥补基于文本视频检索的有关不足,并且在TRECVID的视频概念检索数据的静态语义概念中得到验证,运行稳定。     

基于内容的视频检索方法的研究

随着计算机技术、多媒体技术的发展和信息需求的不断增长,计算机所能处理的信息媒体范围迅速扩大,基于内容的视频检索(CBVRContent-basedVideoRetrieval)是一个重要的研究领域。针对传统的关键帧检测算法,提出了优化的关键帧检测方法,通过实验数据的比较证明优化方法取得了较好的检索效果。     

基于运动轨迹的视频检索方法

基于内容的视频检索是目前多媒体检索领域中的一个重要课题,由于视频体现了图像中对象的动态特征,因此如何提取视频对象的运动特征并且用于检索成为基于内容视频检索研究的热点.利用改进的8方向链码编码对视频对象运动轨迹进行编码,重点突出了对象运动的变化特征,同时采用归一化编码技术,增强了改进编码方法对尺度和旋转变换的鲁棒性.最后采用编辑距离来度量运动轨迹的相似性测度,实验结果表明,该算法能够有效地检索出运动轨迹相似的视频片断.     

基于内容的检索中视频相似性度量方法研究

视频检索中,最普遍的检索方式是提交例子视频,查询出类似的视频。所以要设计一个准确可靠的视频检索系统,就必须定义好怎样的视频才是相似的。论文对基于内容的视频检索的基本原理进行了阐述,介绍了基于帧和镜头的相似性度量方法的基本思想和主要公式,然后对视频相似性度量方法进行了分析研究,最后对新的视频相似性度量研究向提出了展望。     

基于内容的视频检索技术

从分析基于内容的视频检索的优点和系统结构出发,对基于内容的视频检索中的关键技术和多种算法进行了描述和分析,并介绍了基于内容的视频检索的一些最新方法。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。