文档介绍：岽笄编号:—硕士学位论文咝:墨基于权重颜色分量和粒子群算法的视频检索方法的研究毯建踢作者姓名整送态申请学位级别亟±来叟びτ米曹论文提交日期生县论文答辩日期生月学位授予单位和日期江菱太堂年月指导教师专业名称评阅人答辩委员会主席至殴剩豪分类号:密级:公珏
学位论文作者签名:隳两埽矽辏鱮学位论文作者签名:稿芍壹巧。矽鵌胡日独创性声明学位论文版权使用授权书日期:矽辏ぴ本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口,在本学位论文属于不保密年解密后适用本授权书。指导教师签名:
摘要江苏大学硕士学位论文近年来多媒体技术和网络技术得到了蓬勃的发展,使得视频数据海量增加,同时由于视频数据的复杂性,传统的数据处理方式已经不能满足需求,如何从海量的视频中快速高效的检索出所需要的视频变得十分重要,于是基于内容的视频检索成为当前多媒体领域的研究热点。基于内容的视频检索通过对视频结构分析,将视频分割成关键帧、镜头、场景,最终以镜头为单位,根据用户提交的视频示例,在视频数据库中查找与其相似的视频片断,并根据相似度的高低给出检索结果。本文在综合分析了以往的基于内容的视频检索方法的基础上,提出基于权重颜色分量的镜头分割算法和基于粒子群的关键帧提取算法,具体内容如下:疚脑谘芯肯钟芯低繁呓缂觳夥椒ǖ幕∩希岢龌谌ㄖ匮丈ǚ至的镜头检测算法。该方法选择丈ǹ占渥魑L卣髅枋隹占洌⑶医ǜ每占划分成三个子空间,分别为色调涌占洹⒈ズ投萐子空间、亮度涌占洹利用三个子空间在镜头转换类型中所体现出的不同特点,自适应的分配子空间权值,突出变化巨大的子空间,使得镜头边界处和镜头内部运动更加容易区分。最后通过实验验证算法的有效性。悸堑绞悠抵性硕枪丶√崛〉淖钪饕R谰荩疚慕硕治A大类:局部运动和全局运动。首先根据注意度模型提取视频左上角区域的光流特征作为图像的全局运动特征,同时提取图像中间区域的颜色特征作为局部运动特征,然后将全局运动特征和局部运动特征合成为图像的特征向量。之后本文分析了大量视频数据,选取出五类典型视频的特征向量,并且以典型视频特征向量为基本粒子通过粒子群算法自适应的提取镜头关键帧。实验结果表明该算法提取的关键帧可以有效的反应出镜头的主要事件并且冗余情况良好。.?7⒐ぞ撸迪只谀谌莸氖悠导焖鞯脑拖低场8迷型系统主要包括:视频预处理、镜头边界检测、镜头关键帧提取、特征提取、镜头相似度计算、视频查询等功能。关键词:镜头边界检测,关键帧提取,颜色分量,粒子群算法,运动特征
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录目第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒄骨魇啤论文研究内容及主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一论文的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章基于内容的视频检索相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.概帧镜头边界检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章基于权重颜色分量的镜头边界检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.颜色空间的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〔⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于粒子群算法的关键帧提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯粒子群算法理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯运动特征的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯