基于内容的视频检索技术研究

学校编码：10384分类号密级学号：24320071151843UDC硕士学位论文基于内容的视频检索技术研究ResearchonContent-BasedVideoRetrieval郑银环指导教师姓名：王备战教授专业名称：计算机软件与理论论文提交日期：2010年5月论文答辩时间：2010年月学位授予日期：2010年月答辩委员会主席：评阅人：2010年5月厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范（试行）》。另外，该学位论文为（）课题（组）的研究成果，获得（）课题（组）经费或实验室的资助，在（）实验室完成。（请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。）声明人（签名）：年月日厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学学位论文著作权使用声明本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文（包括纸质版和电子版），允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：（）1.经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。（）2.不保密，适用上述授权。（请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。）声明人（签名）：年月日厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库摘要随着计算机处理能力的日益增强，网络技术、多媒体技术的不断发展，视频数据、信息呈几何级数量增长。视频信息属于非结构化信息，具有复杂、庞大和冗余等特点，如何对其进行有效的管理和快速检索成为一个亟待解决的问题和研究的重点。因此，基于内容的视频检索技术应运而生。基于内容的视频检索直接对图像、视频等内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索，提供了一种符合人类认知规律的高效检索方法。作为一门涉及信息检索、图像处理、计算机视觉、人工智能等诸多领域的综合性技术，基于内容的视频检索已经成为国内外的研究热点。论文主要工作表现在一下几个方面：1.深入研究了基于内容视频检索的研究现状及所存在的问题，针对视频数据缺乏清晰结构、非结构化等特点分析了现有的视频模型特点，结合MPEG_7标准改进了一种较为实用的视频分析模型。2.镜头检测是基于内容视频检索的基础，通过研究镜头变换的各种类型和表现，分析和比较了现有的非压缩域和压缩域镜头检测算法的优劣，详述了几种常用的镜头检测算法。3.关键帧获取是进行视频检索的必要步骤，通过比较基于镜头边缘、基于颜色特征、基于运动分析和基于聚类提取算法的优劣，提出一种基于主颜色直方图的关键帧提取方法。采用通用的视频间相似性度量算法和算法性能评判标准进行评价。4.设计实现了一个小型的视频检索原型系统用于测试和验证论文中提出的算法。根据用户提供的样例视频直接从视频源中检索出相似视频段，并对检索结果进行浏览。关键词：视频检索；MPEG_7；内容检索厦门大学博硕士论文摘要库AbstractWiththedevelopmentofcomputerprocessingcapabilities,networktechnology,andmultimediatechnology,videodata,informationwasofmagnitudeincrease.Videoinformationisunstructuredinformation,whichiscomplex,largeandredundancy.Howtoeffectivelymanageandquicklyretrievevideofrommultimediadatabaseisbecomingurgent.Therefore,content-basedvideoretrievaltechnologywasproposed.Content-basedvideoretrievaldirectlyanalyzesimagesandvideocontent,featureextractionandsemanticfeatureswhichareusedforindexandvideoretrieval.Asanintegratedtechnologyinvolvedininformationretrieval,imageprocessing,computervision,artificialintelligenceandmanyotherareas,content-basedvideoretrievalhasbecomeahotspotallovertheworld.Thedissertationmakesadeepresearchoncontent-basedvideoretrievaltechniques,includingthefollowings:1.Firstlymakesadeepresearchonthestatusandproblemsaboutcontent-basedvideoretrieval.Becausethatvideodataislackofcleardescriptionandunstructured,thedissertationproposesamorestandardmodelforvideoanalysis,combinedwithMPEG_7.2.Shotdetectionisthebasisforcontent-basedvideoretrieval.Thedissertationanalyzesandcomparestheadvantagesanddisadvantagesofexistingnon-compresseddomainandcompresseddomainshotdetectionalgorithm,thenintroducesseveralcommonshotdetectionalgorithmindetail.3.Keyframeforvideoretrievalisanecessarystep,bycomparingthemeritsofsomekeyframeextraction,suchasbasedonshotedge,basedoncolorfeatures,basedonmotionanalysisandclusterextractionalgorithm,thedissertationproposesanewkeyframeextractionthatbasedonmaincolorhistogram.Evaluatetheperformanceofthealgorithmbyadoptingacommonusedsimilaritymeasure.4.FinallyDesignandimplementasmallvideoretrievalprototypesystemfortestingandverifyingthealgorithmproposedinthedissertation.Itisusedtoretrievesimilarvideosfromdatabaseandshowtheresultstousers.KeyWords:CBVR;MPEG-7;ContentRetrieval.厦门大学博硕士论文摘要库目录第一章绪论............................................................................................11.1选题背景及研究意义....................................................................................11.2研究现状及存在问题....................................................................................41.2.1CBVR研究现状...................................................................................41.2.2CBVR存在问题...................................................................................61.3论文主要研究内容和结构安排....................................................................81.3.1论文主要研究内容..............................................................................81.3.2论文结构安排......................................................................................9第二章基于内容视频检索体系及相关描述......................................102.1CBVR系统体系结构...................................................................................102.2数字视频结构..............................................................................................122.2.1数字视频特征....................................................................................122.2.2数字视频描述.....................................................................................132.2.3视频数据层次化结构.........................................................................152.3相似性度量..................................................................................................162.4评判标准......................................................................................................182.5小结...............................................................................................................21第三章基于MPEG-7的视频检索及关键技术.................................22