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基于內容的視頻鏡頭邊界檢測和關鍵幀提取

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基于內容的視頻鏡頭邊界檢測和關鍵幀提取
論文目錄
 
摘要第1-4頁
ABSTRACT第4-8頁
第1章 緒論第8-14頁
  1.1 研究的背景及意義第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀及存在的問題第9-12頁
    1.2.1 基于內容的視頻檢索研究現狀第9-10頁
    1.2.2 鏡頭邊界檢測研究現狀第10-11頁
    1.2.3 關鍵幀提取研究現狀第11-12頁
    1.2.4 存在的問題第12頁
  1.3 論文的研究內容第12-13頁
  1.4 本章小結第13-14頁
第2章 基于內容的視頻檢索技術綜述第14-18頁
  2.1 視頻的特點第14-15頁
  2.2 視頻結構化分析第15-16頁
  2.3 基于內容的視頻檢索框架第16-17頁
  2.4 本章小結第17-18頁
第3章 視頻圖像特征提取第18-29頁
  3.1 顏色特征第18-21頁
    3.1.1 顏色空間模型第18-19頁
    3.1.2 常用的顏色特征描述方法第19-21頁
  3.2 紋理特征第21頁
  3.3 相似性度量方法第21-23頁
    3.3.1 歐氏距離第21-22頁
    3.3.2 曼哈頓距離第22頁
    3.3.3 直方圖相交距離第22頁
    3.3.4 切比雪夫距離第22-23頁
    3.3.5 閔可夫斯基距離第23頁
  3.4 本文特征提取方法第23-28頁
    3.4.1 HSV特征提取第23-26頁
    3.4.2 GLCM特征提取第26-28頁
    3.4.3 特征融合第28頁
  3.5 本章小結第28-29頁
第4章 視頻鏡頭邊界檢測第29-45頁
  4.1 鏡頭變換的類型第29-30頁
  4.2 鏡頭邊界檢測的原理第30-31頁
  4.3 鏡頭邊界檢測常用的方法第31-34頁
    4.3.1 幀間相似性計算常用的方法第31-32頁
    4.3.2 鏡頭邊界判斷常用的方法第32-34頁
  4.4 多特征融合的鏡頭邊界檢測算法第34-38頁
    4.4.1 相似性指數第35頁
    4.4.2 閾值選取第35-37頁
    4.4.3 突變和閃光燈的區分第37頁
    4.4.4 算法具體步驟第37-38頁
  4.5 TRECVID視頻集第38-40頁
  4.6 實驗結果與分析第40-44頁
  4.7 本章小結第44-45頁
第5章 視頻關鍵幀提取第45-61頁
  5.1 關鍵幀提取準則第45頁
  5.2 關鍵幀提取常用的方法第45-48頁
    5.2.1 基于鏡頭邊界提取關鍵幀第45-46頁
    5.2.2 幀平均法提取關鍵幀第46頁
    5.2.3 直方圖平均法提取關鍵幀第46-47頁
    5.2.4 通過視覺內容匹配提取關鍵幀第47-48頁
  5.3 基于K-Means++聚類和相互比較的關鍵幀提取算法第48-54頁
    5.3.1 K-Means聚類及K-Means++聚類第49-51頁
    5.3.2 基于K-Means++聚類初步提取關鍵幀第51-52頁
    5.3.3 基于相互比較的算法確認關鍵幀第52-54頁
  5.4 實驗結果及分析第54-60頁
  5.5 本章小結第60-61頁
第6章 總結與展望第61-63頁
  6.1 論文總結第61-62頁
  6.2 今后展望第62-63頁
參考文獻第63-68頁
致謝第68-69頁

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