基于內(nèi)容的視頻檢索特征提取方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)的迅猛發(fā)展,巨量的圖像與視頻信息以各種編碼形式不斷涌現(xiàn),使得有效的圖像和視頻檢索變得日益重要。為此,在信息學科形成了一個全新的研究領(lǐng)域,即基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)(Content-Based Video Retrieval,CBVR)。
　　CBVR是指在視頻分析的基礎(chǔ)上,提取能夠反映視頻內(nèi)容的各種特征,進而通過模式匹配從海量視頻數(shù)據(jù)庫中檢索出相關(guān)的視頻流。當前,CBVR的關(guān)鍵技術(shù)主要包括:鏡頭分割、關(guān)鍵幀抽

2、取、特征量提取、視頻索引建立等。
　　本文從一個全新的角度來認識和理解視頻檢索技術(shù),大致有兩個要點。首先,圖象處理是視頻處理的基礎(chǔ),可以應用成熟的圖象處理技術(shù)來處理相應的視頻問題。然后,特征提取與分析貫穿了整個視頻檢索過程,是基于內(nèi)容的視頻檢索的真正基礎(chǔ),后者中的許多關(guān)鍵操作最終都能轉(zhuǎn)換成對視頻和圖象的特征提取與分析。圍繞著這兩個要點,本文重新探討了視頻檢索技術(shù)的基本元素及其相互關(guān)系,并總結(jié)了常見視頻特征的基本內(nèi)容以及它們在視頻結(jié)

3、構(gòu)分析中的各種具體應用。
　　接著通過一系列具體實驗,設(shè)計并驗證了幾種基于特征提取與分析的視頻處理方法。首先,針對視頻檢索中的一個大問題,即計算量與計算精度之間的矛盾,分析和驗證了縮略圖象方法在工程中的實用意義。然后,在縮略圖象方法的基礎(chǔ)上,提出了一種全新的基于波形分析的視頻特征處理方法,該方法利用視頻特征曲線的極值特性來解決實際問題。把縮略圖象方法與波形分析方法結(jié)合起來,就能形成一種快速高效的視頻重組方法,本文對這種方法做了簡單