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，重点探讨了系统中所涉及的镜头边界检测技术、关键帧提取技术、特征提取技术，分析了技术中各种方法的优缺点并介绍了一些新的方法，最后提出了一些值得进一步研究的问题。     

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。     

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。     

视频检索与数据库机制的适应性分析

针对视频检索的两种方式与当前数据库机制的配合展开讨论,指出了当前研究的热点———基于内容的视频检索与现有的通用数据库管理系统之间存在的适应性问题,从数据结构化、属性分离、检索算法和人机接口4个方面进行分析,对两者的融和提出了定性的思路,并通过将视频数据库与空间数据库类比,给出了一种新的解决冲突的建议。     

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。     

SRDM：支持基于内容检索和图象数据库超关系数据模型

数据模型是实现基于内容查询的图象数据库的基础。在这篇论文中,笔者引入了一种按内容进行图象查询的图象数据库数据模型－ＳＲＤＭ（Ｓｕｐｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎ Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌ）。该模型将可视特征、语义特征等看作超属性,既充分艇了关系数据库的优点,同时又考虑了图象数据的特点,因而能较好地支持基于内容的图象数据库的查询。     

基于内容的新闻视频检索技术研究

新闻视频的检索具有较大的实用意义。本文结合新闻视频的层次结构,从具体的每一步骤对现有的基于内容的新闻视频检索的常用技术,尤其是关于利用音视特征来进行新闻单元分割,进行了总结和探讨比较,指出了目前研究中存在的主要问题并提出了今后的研究方向。     

基于内容的视频／多媒体数据库检索技术

1.引言在当今的信息社会里,多媒体技术、计算机网络技术的迅速发展使得多媒体技术的应用也随之迅速发展。然而,可视化信息的大量生产和传播也带来一个问题.即面对信息量如此浩大的多媒体数据库,用户应如何找到自己需要的信息。例如:用户可能提出这样的要求,“找出数据库中所有赛车的场面”。我们需要研究的是,信息检索系统应如何适当表达这个要求的内容,并在数据库所有的视频信息中找到符合这个查询要求的信息返回给用户。于是,大规模多媒体数据库的索引和检索具有的巨大实用价值使得它在国外已成为一个重要的科研课题。     

基于内容检索的视频数据库系统

本文首先介绍了视频数据的建模和系统设计。讨论了视频分割,代表帧及其特征提取,并提出了一种基于内容的视频检索和游览方法。     

视频数据库的聚类索引方法

理想的视频库组织方法应该把语义相关并且特征相似的视频的特征向量相邻存储.针对大规模视频库的特点,在语义监督下基于低层视觉特征对视频库进行层次聚类划分,当一个聚类中只包含一个语义类别的视频时,为这个聚类建立索引项,每个聚类所包含的原始特征数据在磁盘上连续存储.统计低层特征和高层特征的概率联系,构造Bayes分类器.查询时对用户的查询范例,首先确定最可能的候选聚类,然后在候选聚类范围内查询相似视频片段.实验结果表明,文中的方法不仅提高了检索速度而且提高了检索的语义敏感度.     

基于内容检索的视频数据库系统研究

视频处理技术的发展日新月异,将逐步满足人们对视频内容的随时随地按需式的访问与控制。详尽阐述基于内容检索的视频数据库的若干关键技术,包括镜头边缘检测技术、关键帧提取技术、视频特征提取技术、视频索引技术、查询检索技术等。     

按内容访问视频数据库

文章通过分析视频数据的特点,提出了在分段基础上的层次模型和数据库的组织。在此模型的基础上,描述了视频数据库中索引的建立过程,并利用这些索引来实现按内容访问视频数据库。     

基于视频指纹的视频片段检索方法

提出一种基于视频指纹的视频片段检索方法,通过视频指纹的相似性匹配对视频片段进行检索。通过改进的Harris检测计算DC图像的角点信息,去掉视频图像边缘提取视频运动特征,根据图像特征相似度和运动特征相似度的调和因子得到视频片段总的相似度。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能准确检测视频片段,具有较强的鲁棒性,满足视频检索的实时要求。     

分布式超媒体数据库系统的系统结构和组成

叙述了一种分布式超媒体数据库系统（ＨＤＢ）的系统结构、节点和链模型以及系统的组成。ＨＤＢ具有分布式宏文献结构，采用超媒体形式的节点和链来管理多媒体信息，可以实现过滤浏览、基于内容检索、多级导航等功能。ＨＤＢ由超媒体数据库创建、表现与查询、宏文献服务器、媒体服务器、脚本语言等模块组成。     

电视台视频资料库管理的关键技术

提出了电视台视频资料库管理的总体框架，并对其中的两个关键技术：存储架构和视频检索技术进行了研究，提出了基于SAN的存储架构，并对一个经典的镜头分割算法进行了改进，以满足实时获取关键帧的需要。     

视频数据库中的数据表示

视频数据与文本数据相比,具有信息含量丰富、关系复杂、非结构化等特点。视频数据的这一特点,使得不能采用传统的数据管理方法来管理视频数据,而应根据视频数据的特点采用新的数据管理方法。于是作者通过分析视频数据特点和建模需求,提出了建立以分段为基础的分层数据模型来表示视频数据的方法。