一、一种自动门限选取的视频Shot分割方法（论文文献综述）
王磊[1]（2020）在《基于卷积神经网络的视频检索关键技术研究》文中认为近年来,随着互联网技术的发展,大量的视频信息涌现在人们的生活中,视频检索逐渐成为用户获取信息的一种重要方式。视频中蕴含丰富的信息,随着高清化的普及,视频数据日益庞大。如何对互联网中产生的海量视频数据进行快速精确的检索,是目前视频产业发展面临的一个重要问题。传统的基于文本标注的视频检索是通过人工给视频贴上文本标签,效率低且具有很强的主观性,一般不能准确地描述视频的含义;传统的基于内容的的视频检索通过卷积神经网络提取图像更底层的特征信息来建立索引,并按一定的相似度度量算法实现视频特征向量的相似性检索。虽然准确性较高,但面对规模较大的视频时,计算量较大,效率低。本文结合以上两种方法,针对体育运动视频的特点,通过改进的GoogLeNet网络提取底层视频特征进行训练模型并对视频进行标注,最后通过提出的基于本体语义扩展的关键词模糊查找算法对视频标注词进行检索。既保证了标注的准确性、客观性,又提高了检索效率。本文通过研究体育视频的特点,提出基于自动门限的直方图差异法和基于块匹配的四步法分别进行视频镜头的突变检测和渐变检测。通过自适应阈值,标记出帧差变化较大的区域作为镜头的候选区域,再分别通过突变检测算法和渐变检测算法确定镜头边界。提出基于聚类和光流分析的关键帧提取算法进行体育运动视频的关键帧提取。该算法有效去除了冗余帧,提取的关键帧也更有代表性。通过大量实验,本文提出的基于改进的GoogLeNet网络和基于本体语义扩展的关键词模糊查找算法表现出比较理想的检索性能,利用此方法进行视频底层特征的提取、标注以及关键词查找是可行的,并且算法的一个突出特点就是,在大量的互联网视频资源中,能快速有效地检索到所需要的视频,在减少误检率和漏检率的同时,提高了保真度,基本满足人们日常需要。
李延召[2]（2019）在《基于内容的视频检索技术研究》文中认为随着互联网信息技术和多媒体技术的快速发展,人们在生活中会接触到越来越多的多媒体信息。怎样科学地在浩如烟海的视频数据中进行有效地检索,愈发成为重要的研究课题。目前,研究者们普遍从使用基于文本的检索方法转为使用基于内容的检索方法,大大提高了检索效率和准确率。本文旨在优化基于内容的视频检索的各个关键环节,实现一个具有较高检测精度的视频检索系统,为影视类视频的检索提供便利。本文主要研究内容如下:首先,对图像进行特征提取:通过量化HSV颜色空间利用颜色直方图得到图像的颜色特征向量,使用LBP算子得到图像的纹理特征向量,使用欧氏距离法度量特征向量距离;其次,将颜色、纹理特征以固定权值融合,通过对视频图像帧分块、加权,计算图像帧间差。在研究多种镜头边界检测方法后,本文设计了自适应高低阈值的计算方法,并针对镜头突变、镜头渐变分别判断,同时设计了二次判断方法,能够尽量地准确识别镜头的突变和渐变,并排除特殊情况对镜头边界检测的影响。根据比对实验结果,本文的镜头边界检测方法拥有更高的查准率与查全率。再次,对多种关键帧提取方法进行研究,确定选择用K-means聚类方法实现关键帧提取。在分析了K-means聚类方法的不足之处后,提出了一种基于K-means聚类改进的关键帧提取算法,本算法根据初始聚类中心距离最大原则选取初始类心,通过“手肘”形K值筛选和CH指标评估确认最优K值,完成对传统K-means聚类方法的改进,并使用该方法提取视频关键帧。经过对比实验,本文的方法对关键帧的提取确实拥有更好的效果,用更简洁的关键帧数来准确描述镜头内容。最后,本文根据遗传算法设计了一种基于遗传算法的多特征权值自动选取的方法,选取更为合理的颜色、纹理特征向量权值进行特征融合,提高检索准确率,最终设计并实现了视频检索系统,经测试,本系统拥有良好的视频检索效果,具有较高的检索准确率。
刘莹[3]（2010）在《基于镜头内光流特性色情视频检测算法研究》文中研究说明随着网络化、信息化时代的到来,网络以其强大、便利、快捷的信息传播优势融入人们的生活。人们在通过网络获取知识、休闲娱乐、沟通交流和业务往来的同时,经常受到一些暴力、色情、诈骗等不良信息的干扰。因此为了有效地检测网络中的不良信息并有效地阻断其传播途径,基于不良网络信息的识别检测技术的研究引起了人们的广泛关注。这些不良信息是以文本、视频、图像、音乐等媒体形式出现在互联网上。本文针对日益泛滥的色情网络视频,提出一种基于镜头内光流特性的色情视频检测算法。本算法的思想分为两部分,先利用视频帧的颜色和边缘特征对视频进行镜头分割,然后对分割后的视频序列帧提取光流特性,最后通过色情视频中特有的人体往复运动的检测得出判断结果。本文主要研究工作如下：1.根据视频序列帧全局颜色特征,通过设定自适应的阈值检测突变镜头边界,针对视频中出现的闪光干扰,利用图像边缘上的灰度信息加以消除,从而提高镜头分割的准确性。2.在镜头突变边界确定的基础上,把整个视频分成若干个小的视频段,依次检测各视频段中的渐变镜头信息。根据渐变镜头的不同分类,利用图像局部的边缘特征,构造渐变镜头检测器,最终确定镜头的分割的边界,极大地优化了镜头分割的检测效果。3.在求取视频序列帧光流场的基础上,结合帧间差分法提取运动目标的特征点集,对这些特征点的光流方向做分类统计,建立光流方向统计直方图,根据视频序列帧运动目标方向的变化及变化的频率,判断视频中是否含有不良信息。
李昊然[4]（2009）在《道路质量视频检测系统的设计与实现》文中研究说明我国交通运输事业发展十分迅速,道路质量是影响交通运输发展的重要因素,其中道路的路面维护与管理已经成为交通工程领域的研究热点。传统的路面管理系统存在着数据采集量大、处理过程复杂、评价结果不直观、可视化程度低等缺点。针对这些问题,本文采用地理信息系统和视频技术开发了道路质量视频检测系统。系统以VC6.0为开发平台,选用地理信息系统二次开发组件MapObjects和ActiveX控件进行整体架构设计,将路面信息以图形、视频和决策文本等形式直观地进行表示。在数据管理方面,使用Access数据库结合ADO访问技术对系统中的空间数据、属性数据和路面视频等数据进行综合高效的管理。利用基于内容的视频检索技术和图像处理技术对路面视频进行有效的分析和检测。道路质量视频检测系统主要包括三个模块:地理信息管理模块、路面视频管理模块和路面视频检测模块。地理信息管理模块主要设计实现了地图绘制、显示控制、图层控制、统计图表和道路信息查询等地理信息系统的通用操作功能。路面视频管理模块设计实现了视频数据和道路属性数据的编辑和管理、路面视频数据的播放测试和查询等功能。路面视频检测模块是系统的核心,主要实现了路面故障视频的自动检测和特定类型图像的查询检索功能。在实现视频自动检测的过程中,针对传统的镜头边界检测和关键帧提取算法,在计算量和鲁棒性等方面的不足,本文提出自适应阈值的隔帧检测算法,实验结果表明,与传统的检测方法相比,该方法能够有效地提高路面故障视频检测的效率;同时本文又提出了一种新的选取关键帧参数的方法,进一步提高了路面故障视频检测的科学性和准确性。查询检索功能是在病害图像处理的基础上,通过特征提取和特征匹配实现的。道路质量视频检测系统的实现,提高了道路质量管理的科学性,保证了路政管理部门直观准确地查询路面状况信息,为养护决策的制定提供了有利的辅助决策支持,具有较强的实用价值。
徐新文,李国辉,朱为[5]（2009）在《基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法》文中提出镜头边界检测是许多多媒体应用的一个重要步骤,而现有的镜头边界检测方法大都是首先提取视频帧低层视觉特征,然后构造相异性测度函数,但由于这些方法对低层特征变化、对象运动、摄像机运动和视频质量较敏感,为克服此问题,提出了一种基于图像分割和对象跟踪的镜头边界检测方法。该方法首先采用分区直方图对镜头进行预检,然后利用基于小波分析的无监督图像分割和对象跟踪技术,通过构造相异性测度函数来对镜头边界进行确认。由于分区直方图方法作为第1过滤器,可有效地减少图像分割和对象跟踪的视频帧数目,从而提高了整个算法的效率,而基于小波变换的无监督图像分割和对象跟踪,则对以上问题具有较好的鲁棒性。在3个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中,获得了97.2%查准率和96.4%的查全率。
杨冬[6]（2009）在《基于内容的视频检索中镜头边界检测系统的研究》文中认为基于内容的视频检索是当前多媒体领域的研究热点,它综合了数字图像处理、数字视频处理、多媒体技术、数据库技术等多学科的内容,使用视频的底层特征作为检索的依据,克服了传统的基于属性或文本检索方式的不足。在视频检索的过程中,镜头边界检测是整个过程的第一步,镜头边界检测的准确度和效率的好坏,关系到整个视频检索系统的成败,是视频检索系统中至关重要的一步。本文对基于内容的视频检索理论及镜头边界检测技术进行了深入的研究,首先总结分析了现有的镜头边界检测技术,对现有技术做了详细的分类,并有针对性的介绍了各类算法的优劣。重点介绍了自适应的相关镜头边界检测技术。对现有技术存在的问题进行了分析。对于这些问题,提出了自己的针对解决鲁棒性和效率问题的镜头边界检测系统和各部分算法。在最后的仿真结果比较中,对几种算法进行了交叉对比,在鲁棒性和整体性能上做了比较,从仿真结果中可以看出论文算法的鲁棒性明显优于几种对比算法。最后又对论文系统的效率进行了仿真比较,对比了在有和没有压缩模块两种情况下镜头边界检测系统的运行效率,通过仿真结果可以看出,压缩模块在提高效率上的有比较明显的效果。最后对论文的研究工作做了总结,并对视频检索技术和镜头边界检测技术的未来趋势做了展望。可以预见到的是,在未来视频检索和镜头边界检测的发展大趋势和前景,在未来的几年内,视频检索将会得到比较广泛的应用,最终会代替现有的基于文本和属性的这种不太准确的方式。
徐文菁[7]（2009）在《一种基于运动特征的自适应镜头边界检测算法及实现》文中提出随着多媒体技术和Web技术的发展,基于内容的视频检索系统成为近年来研究的热点。将计算机视觉技术、数字图像处理与传统的数据库技术相结合,建立基于图像和视频内容的检索系统是一个很有实际意义的研究课题。作为这样一个检索系统中最基础的步骤,视频镜头边界检测的准确性对整个系统的性能有很大的影响。本文通过研究体育视频的特点,在现有经典算法基础上提出一种新的镜头边界检测算法。本文首先介绍了镜头检测的概念、研究的背景和研究的理论以及应用意义,研究了解压域镜头探测技术,总结了镜头突变检测和镜头渐变检测的方法,并指出了现有方法中需要关注的问题。本课题研究重点在于根据体育视频的基本特征,提出改进算法,主要解决的问题有:（1）减小物体/相机运动和光照的变化这两个因素对镜头边界检测的影响,提高检测的查全率及查准率。（2）使算法对不同视频都有较好的效果。本论文主要工作如下:1.提出使用多帧帧差作为特征值的方法。该方法可以有效地抑制随机噪声和闪光灯对镜头边界检测的影响。提高镜头边界检测算法的准确率。2.提出自适应阈值算法。该算法有效解决了全局阈值只能对所测试的视频序列或者其中的一部分连续的视频帧有比较好的检测效果的缺点。算法灵活精确,鲁棒性强。3.针对体育视频中运动因素对镜头边界检测的干扰,提出了加入摄像机运动分析的方法。该方法可以有效分辨出摄像机运动。提高了算法的准确率。实验结果证明本文算法在查全率和查准率上相对于原算法有所提高,取得较好效果。
向志敏[8]（2009）在《基于内容的视频拷贝检测的实现》文中指出电子设备的普及,使得在互联网上每天有以数以百计的视频被创造出来。同时,盗版视频也在成倍的出现,这极大地侵害了版权所有者的利益了,并对视频用户的搜索结果造成影响。在这样的背景下,视频拷贝检测技术成为热点。基于内容的视频拷贝检测是水印技术的有效补充,其基本思想是认为视频自身包含了足够多的能够用于检测拷贝的信息。通过测量从查询视频和测试视频中提取的能唯一标识视频内容的特征序列之间的距离来判断测试视频是否是查询视频的拷贝。它主要包含了镜头分割、关键帧检测、视频特征提取、特征值距离测量四部分内容。本论文对镜头分割技术和关键帧特征提取技术进行了深入研究,对基于主颜色直方图的图像特征提取方法进行了改进,提出了一种新的HSV空间的分块主颜色直方图特征值的提取方法。在镜头边界检测中,使用新提出的方法作为镜头分割的主特征值,并结合帧图像主颜色像素比率改善算法结果;视频关键帧序列相似度检测采用和镜头分割相同的主特征值,而使用基于Canny算子的边缘特征值作为辅助特征,以提高准确性。最后,通过实验表明,使用本文提出的特征值提取方法能很好检测出同一内容的视频在不同分辨率和不同格式情况下的拷贝。
吴凯[9]（2008）在《基于内容的视频片段检索的研究》文中研究说明随着互联网和多媒体技术的迅速发展,人们可以访问到的多媒体数据急剧增长,视频作为多媒体信息中最复杂一种媒体形式,凭借其多样化的表现形式、丰富的语义内容,以及便捷的记录方式得到了广泛的应用和发展。与此同时,大容量存储技术的发展,使得数字化视频信息存储的代价越来越低,进而促进了数字视频信息的大量产生和堆积。面对越来越多的海量视频库,如何快速有效地进行视频内容分析和检索就成为当前视频信息领域研究的当务之急。针对视频信息检索的需要,本文研究了视频检索中的两个关键技术:视频镜头边界检测及视频片段相似度的度量。在视频边界检测方面,本文主要研究了视频的镜头边界检测及分割。提出了一个多检测器协同工作的镜头边界检测框架,包括应用模糊逻辑理论设计切变边界检测和基于非邻帧差的双阈值渐变边界检测。实验结果表明该框架具有很好的检测效果。在视频片段相似度度量方面,提出了一种新的有效的视频片段的度量方法,方法采用滑动窗口分割相似片段,应用粗集论的等价关系定义了镜头相似类的概念,通过镜头的相似类计算出镜头一一对应关系,用来确定视频片段的相似程度。同时考虑了视频片段相似性的视觉因子、顺序因子和干扰因子的结合,来解决片段相似度的度量问题。实验表明该方法具有较好的效果与鲁棒性。本文最后对工作进行了总结,同时对基于内容的视频检索未来的发展方向提出了自己的见解。
刘典[10]（2008）在《足球视频慢镜头检测以及视频摘要的生成》文中指出随着多媒体技术及Internet的迅速发展,人们对多媒体信息的需求日益增加,体育视频是视频内容的重要组成部分,足球比赛又是世界上开展最广泛的体育运动之一,人工处理视频以生成用户所需的视频摘要不仅劳动强度大、重复性高,而且耗时长。因此,进行自动视频摘要生成的相关研究,一直是视频处理的一个热点问题。本文针对足球视频,利用视频中的慢镜头的形成原因及其实际意义,设计并实现了基于慢镜头的视频摘要生成原型系统。在镜头检测模块中,本文在已有算法的基础上,提出非压缩域中的基于直方图的自动镜头检测方法。该方法利用滑动窗口的移动,在基于直方图的算法基础上动态的确定视频镜头分割阈值,同时利用镜头内的相似性与镜头间的差异性来进行镜头检测。相比较于现有的算法,本文提出的算法可以利用视频图像自身得到的统计信息得出最佳的镜头分割阈值,自动进行视频镜头分割。在慢镜头检测模块中,本文在应用较为广泛的零交点法的基础上,提出了一种引入镜头检测中通过滑动窗口来自动确定阈值的慢镜头检测方法。该方法可以自适应的调整阈值,在对不同视频的慢镜头检测中取得了较好的综合效果。在视频摘要生成模块中,系统基于足球视频中检测出的慢镜头,利用DShow生成了以慢镜头为内容的足球精彩片断的视频摘要;最后,论文还提出了基于本体论的构建全面完整的视频摘要架构的思想。该方法首先获取慢镜头中的关键帧,再利用本体论的思想对关键帧的内容进行判断,如果关键帧反应的是射门内容,则其所对应的慢镜头为所需的视频摘要内容。实验结果表明本文提出的镜头分割算法与慢镜头检测算法,分割与检测比较准确,获得了较高的查全率与查准率,但还存在一些慢镜头漏检和误检的现象,需要在今后的研究中继续改进算法。
二、一种自动门限选取的视频Shot分割方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种自动门限选取的视频Shot分割方法（论文提纲范文）
（1）基于卷积神经网络的视频检索关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 镜头分割与关键帧提取 |
| 2.1 视频的基本特点 |
| 2.2 视频结构化分析 |
| 2.3 视频镜头分割 |
| 2.3.1 常用的突变镜头检测方法 |
| 2.3.2 基于自动门限的直方图差异法 |
| 2.3.3 常用的渐变镜头检测方法 |
| 2.3.4 基于块匹配的四步法 |
| 2.4 视频关键帧提取 |
| 2.4.1 常用的关键帧提取算法 |
| 2.4.2 基于聚类和光流分析的关键帧提取算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 卷积神经网络设计 |
| 3.1 卷积神经网络基本介绍 |
| 3.2 卷积和池化 |
| 3.2.1 卷积操作 |
| 3.2.2 池化操作 |
| 3.3 GoogLeNet网络 |
| 3.3.1 Inception网络结构 |
| 3.4 TensorFlow深度学习框架 |
| 3.5 改进的卷积神经网络模型 |
| 3.5.1 剪枝算法(OBS) |
| 3.5.2 网络参数修改 |
| 3.5.3 inception模块修改 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于本体语义扩展的关键词模糊查询方法 |
| 4.1 本体相关概念介绍 |
| 4.1.1 本体 |
| 4.1.2 常用的本体 |
| 4.1.3 本体推理 |
| 4.2 查询扩展方法分析 |
| 4.2.1 全局分析 |
| 4.2.2 局部分析 |
| 4.2.3 局部上下文分析 |
| 4.2.4 基于语义的查询扩展 |
| 4.3 基于体育视频本体的查询扩展 |
| 4.3.1 体育视频素材本体建模 |
| 4.3.2 构造本体概念连通图 |
| 4.3.3 查询扩展阈值与相似度值的确定 |
| 4.4 语义扩展 |
| 4.4.1 查询扩展流程 |
| 4.4.2 查询扩展实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 视频检索关键技术验证与分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 镜头分割方法的验证与分析 |
| 5.2.1 对比参数 |
| 5.2.2 镜头分割结果 |
| 5.2.3 镜头结果展示 |
| 5.3 关键帧提取方法的验证与分析 |
| 5.3.1 对比参数 |
| 5.3.2 关键帧提取方法对比 |
| 5.3.3 关键帧提取结果展示 |
| 5.4 视频标注方法的验证与分析 |
| 5.4.1 对比参数 |
| 5.4.2 视频标注方法对比 |
| 5.4.3 对比结果展示 |
| 5.5 关键词查询扩展方法的验证与分析 |
| 5.5.1 实验数据及评价标准 |
| 5.5.2 查询扩展方法对比 |
| 5.6 基于卷积神经网络的视频检索 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于内容的视频检索技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 镜头边界检测技术 |
| 1.2.2 关键帧提取技术 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 基于内容的视频检索的分析与特征提取和匹配 |
| 2.1 视频数据的概念与特点 |
| 2.1.1 视频数据的基本概念 |
| 2.1.2 影视类视频的特点 |
| 2.2 基于内容的视频检索的框架与关键技术 |
| 2.2.1 基于内容的视频检索的框架 |
| 2.2.2 基于内容的视频检索的关键技术 |
| 2.3 特征提取与特征匹配 |
| 2.3.1 特征提取 |
| 2.3.1.1 颜色空间 |
| 2.3.1.2 颜色特征提取 |
| 2.3.1.3 纹理特征提取 |
| 2.3.1.4 特征融合 |
| 2.3.2 特征匹配 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 镜头边界检测 |
| 3.1 镜头边界检测基本概念 |
| 3.1.1 镜头边界检测 |
| 3.1.2 镜头转换类型 |
| 3.1.3 镜头边界检测的评价标准 |
| 3.2 常见的镜头边界检测方法 |
| 3.2.1 镜头突变检测 |
| 3.2.2 镜头渐变检测 |
| 3.3 自适应双阈值的镜头边界检测方法 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 关键帧提取 |
| 4.1 关键帧概念与选取原则 |
| 4.1.1 关键帧概念 |
| 4.1.2 关键帧提取原则 |
| 4.2 典型的关键帧提取方法 |
| 4.3 基于k-means聚类改进的关键帧提取算法 |
| 4.3.1 传统K-means聚类的特点 |
| 4.3.2 传统k-means算法聚类的不足 |
| 4.3.3 基于k-means聚类改进的关键帧提取算法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于遗传算法的多特征权值自动选取与视频检索结果 |
| 5.1 基于遗传算法的多特征权值自动选取 |
| 5.1.1 遗传算法 |
| 5.1.2 基于遗传算法的多特征权值自动选取方法 |
| 5.2 影视类视频检索效果 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于镜头内光流特性色情视频检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第二章 视频的镜头分割 |
| 2.1 视频数据描述及镜头分割的概念 |
| 2.2 镜头分割及存在的主要问题 |
| 第三章 基于颜色和边缘特征的镜头分割 |
| 3.1 算法提出的依据 |
| 3.2 算法流程的设计 |
| 3.3 特征量的选取 |
| 3.3.1 颜色特征的提取 |
| 3.3.2 边缘特征的提取 |
| 3.4 镜头突变检测 |
| 3.4.1 自适应阈值的设立 |
| 3.4.2 闪光干扰的消除 |
| 3.4.3 视频突变镜头检测算法 |
| 3.5 镜头突变检测 |
| 3.5.1 视频渐变检测器的构造 |
| 3.5.2 渐变镜头检测算法 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 第四章 基于光流方向统计直方图的色情视频检测算法 |
| 4.1 检测方法的流程 |
| 4.2 算法实现 |
| 4.2.1 光流场的提取 |
| 4.2.2 特征点的选取 |
| 4.2.3 光流方向统计直方图确定特征点集的主方向 |
| 4.2.4 不良信息的检测 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 不良信息的检测 |
| 4.3.2 实验分析 |
| 第五章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究生期间的科研工作 |
（4）道路质量视频检测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 路面管理系统的发展现状 |
| 1.3 道路质量检测系统的提出和研究意义 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 2 系统开发方式选择和视频技术介绍 |
| 2.1 系统开发方式的选择 |
| 2.1.1 组件式地理信息系统 |
| 2.1.2 MapObjects控件 |
| 2.2 视频技术介绍 |
| 2.2.1 视频数据的结构 |
| 2.2.2 基于内容的视频检索技术 |
| 2.2.3 镜头边界检测方法 |
| 2.2.4 关键帧提取方法 |
| 3 系统总体设计 |
| 3.1 系统设计原则 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.5 系统界面设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 地图信息管理模块的设计与实现 |
| 4.1 地图信息管理模块的功能结构 |
| 4.2 地图管理模块的功能实现 |
| 4.2.1 地图绘制与编辑功能的实现 |
| 4.2.2 地图显示控制功能的实现 |
| 4.2.3 图层控制功能的实现 |
| 4.2.4 地图输出功能的实现 |
| 4.3 地图分析模块的功能实现 |
| 4.3.1 地图统计功能的实现 |
| 4.3.2 地理信息查询功能的实现 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 路面视频管理模块的设计和实现 |
| 5.1 路面视频管理模块的功能结构 |
| 5.2 路面视频播放功能的实现 |
| 5.3 路面视频编辑功能的实现 |
| 5.4 路面视频双向查询功能的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 路面视频检测模块的设计与实现 |
| 6.1 路面故障视频检测模块的功能结构 |
| 6.2 路面故障视频自动检测模块的功能实现 |
| 6.2.1 路面故障视频自动检测模块的结构 |
| 6.2.2 改进的自适应闭值镜头边界检测算法 |
| 6.2.3 改进的基于聚类和最大熵提取关键帧算法 |
| 6.2.4 自动检测算法 |
| 6.2.5 关键帧保存功能的实现 |
| 6.2.6 路面故障视频播放功能的实现 |
| 6.3 路面故障视频查询检测模块的功能实现 |
| 6.3.1 路面故障查询检测模块的结构 |
| 6.3.2 路面故障图像特征提取 |
| 6.3.3 路面故障图像特征匹配 |
| 6.4 路面故障图像分析模块的功能实现 |
| 6.4.1 故障图像分析模块的结构 |
| 6.4.2 路面故障图像分析功能的实现 |
| 6.4.3 路面故障图像查询功能的实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 分区直方图特征分析 |
| 3 图像分割和对象跟踪 |
| 3.1 基于小波的无监督图像分割算法 |
| 3.2 对象跟踪技术 |
| (1) 对象提取 |
| (2) 对象跟踪 |
| 4 镜头边界检测 |
| 5 实验结果与分析 |
| 6 结 论 |
（6）基于内容的视频检索中镜头边界检测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 本课题国内外的发展状况 |
| 1.3 研究价值 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 镜头边界检测 |
| 2.1 视频检索步骤 |
| 2.2 镜头边界检测的基本思想和常用方法 |
| 2.2.1 基本思想 |
| 2.2.2 常用方法 |
| 第三章 镜头边界检测算法的主要问题 |
| 3.1 鲁棒性问题 |
| 3.2 效率问题 |
| 第四章 镜头边界检测系统的构成 |
| 4.1 镜头边界检测系统构成 |
| 4.2 镜头边界检测系统各部分内容 |
| 4.2.1 噪声消除 |
| 4.2.2 颜色空间变换 |
| 4.2.3 图像分块 |
| 4.2.4 数据压缩 |
| 4.2.5 门限生成 |
| 4.2.6 边界检测 |
| 第五章 仿真内容 |
| 5.1 仿真环境 |
| 5.2 仿真模块具体设计 |
| 5.3 仿真结果分析 |
| 5.4 结论 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）一种基于运动特征的自适应镜头边界检测算法及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关课题的研究动态 |
| 1.3 本文的工作 |
| 1.4 本文结构 |
| 第二章 基于内容的视频检测系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统概述 |
| 2.3 视频结构化 |
| 2.3.1 镜头边界检测 |
| 2.3.2 场景构造 |
| 2.4 视频镜头内容表示 |
| 2.4.1 基于关键帧的表示 |
| 2.4.2 基于图像拼接技术的背景表示 |
| 2.5 目标分割 |
| 2.6 视频检测与浏览 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 视频编辑理论及视频建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数字视频编辑模型 |
| 3.3 编辑视频的模型 |
| 3.4 特征提取和测量准则的建立 |
| 3.4.1 基于像素比较的算法 |
| 3.4.2 基于直方图的算法 |
| 3.4.3 基于运动的算法 |
| 3.4.4 基于轮廓的算法 |
| 3.5 视频镜头的边界检测算法 |
| 3.5.1 镜头切变的检测 |
| 3.5.2 镜头渐变的检测 |
| 3.6 视频镜头转换检测算法的性能评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于块匹配的运动估计技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 块匹配的基本原理 |
| 4.3 块匹配的技术指标 |
| 4.3.1 块的形状和大小 |
| 4.3.2 块匹配的准则 |
| 4.3.3 搜索范围与搜索精度 |
| 4.3.4 搜索起点 |
| 4.3.5 搜索策略 |
| 4.4 经典块匹配算法 |
| 4.4.1 全搜索算法 |
| 4.4.2 三步搜索法 |
| 4.4.3 对数搜索法 |
| 4.4.4 交叉搜索法 |
| 4.4.5 最近邻搜素法 |
| 4.4.6 一次一个搜索法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于运动特征的自适应镜头边界检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统概述 |
| 5.3 特征值提取 |
| 5.4 自动门限选取算法 |
| 5.5 镜头候选区域检测 |
| 5.6 改进的镜头切边边界检测 |
| 5.7 改进的镜头渐变边界检测 |
| 5.7.1 摄像机运动分析理论 |
| 5.7.2 待测帧主运动方向算法 |
| 5.7.3 结合摄像机运动分析的渐变检测 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 实验结果及分析 |
| 6.1 实验结果 |
| 6.2 结果分析 |
| 6.3 改进意见 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）基于内容的视频拷贝检测的实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 视频拷贝检测介绍 |
| 1.2.1 视频拷贝定义 |
| 1.2.2 视频拷贝检测的实现 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本论文主要研究和解决的问题 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 单帧图像特征 |
| 2.1 视频帧抓取过程 |
| 2.1.1 DirectShow介绍 |
| 2.1.2 COM组件简介 |
| 2.1.3 改进的视频帧抓取过程 |
| 2.2 彩色图像模型 |
| 2.2.1 RGB彩色模型 |
| 2.2.2 CMY和CMYK模型 |
| 2.2.3 HSI彩色模型 |
| 2.2.4 HSV彩色模型 |
| 2.3 特征值距离 |
| 2.3.1 图像像素距离算法 |
| 2.3.2 Hausdorff距离 |
| 2.3.3 区域边缘距离 |
| 2.3.4 直方图相交法 |
| 第三章 镜头分割算法及实现 |
| 3.1 非压缩域中的镜头边界检测方法 |
| 3.1.1 像素比较法 |
| 3.1.2 块匹配似然比法 |
| 3.1.3 基于直方图的算法 |
| 3.1.4 边界变化率法 |
| 3.2 压缩域中的镜头边界检测方法 |
| 3.2.1 MPEG视频码流 |
| 3.2.2 基于DCT系数的方法 |
| 3.2.3 基于小波变换的方法 |
| 3.2.4 基于宏块类型检测 |
| 3.3 基于主颜色对象的镜头分割方法 |
| 3.3.1 改进的HSV空间量化 |
| 3.3.2 改进的主颜色直方图生成 |
| 3.3.3 双阈值判定 |
| 3.3.4 镜头分割流程图 |
| 3.3.5 结果分析 |
| 第四章 关键帧提取 |
| 4.1 关键帧选取原则 |
| 4.2 几种常用的关键帧提取方法 |
| 4.2.1 基于镜头边界法 |
| 4.2.2 基于聚类的方法 |
| 4.2.3 基于运动分析法 |
| 4.2.4 基于压缩视频流提取的方法 |
| 4.3 基于可视内容法 |
| 4.4 实验结果 |
| 第五章 基于内容的视频拷贝检测的实现 |
| 5.1 改进的关键帧特征值 |
| 5.1.1 特征值初步生成 |
| 5.1.2 边缘特征再次检测 |
| 5.1.3 关键帧序列特征提取流程图 |
| 5.2 视频相似度检测 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 不同分辨率视频拷贝检测结果 |
| 5.3.2 不同格式视频拷贝检测结果 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 存在的问题 |
| 参考文献 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于内容的视频片段检索的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 基于内容的视频检索简介 |
| 1.3 国内外的发展动态 |
| 1.4 论文结构及主要内容 |
| 第二章 基于内容的视频检索概述及模糊逻辑基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 镜头边界检测 |
| 2.2.1 镜头边界检测简介 |
| 2.2.2 镜头边界检测方法的研究进展及现状 |
| 2.2.3 象素域中镜头边界检测方法 |
| 2.2.4 压缩域中的镜头边界检测方法 |
| 2.3 关键帧的提取 |
| 2.3.1 关键帧基本概念 |
| 2.3.2 关键帧的选取原则 |
| 2.4 视频相似度度量 |
| 2.4.1 图像特征相似度 |
| 2.4.2 视频片段的相似度 |
| 2.5 模糊逻辑基础 |
| 2.5.1 模糊集合 |
| 2.5.2 模糊推理 |
| 第三章 镜头边界检测的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 镜头边界检测框架 |
| 3.3 基于模糊逻辑的切变边界检测 |
| 3.3.1 特征的选取 |
| 3.3.2 切变边界检测 |
| 3.4 非邻帧差的镜头渐变边界的检测 |
| 3.5 实验 |
| 3.5.1 实验数据 |
| 3.5.2 实验结果 |
| 3.5.3 实验性能比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 视频片段相似性度量的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 镜头相似度度量 |
| 4.3 视频片段相似度度量 |
| 4.3.1 基于滑动镜头窗的视频片段的自动分割 |
| 4.3.2 确认真正相似的视频片段 |
| 4.3.3 视频片段的相似度度量因子 |
| 4.4 实验 |
| 4.4.1 性能比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
（10）足球视频慢镜头检测以及视频摘要的生成（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究进展及国内外现状 |
| 1.3 本论文的主要工作和内容安排 |
| 2. 视频处理的相关技术介绍 |
| 2.1 视频结构模型 |
| 2.2 DirectShow技术介绍 |
| 3. 镜头分割技术 |
| 3.1 现有镜头分割技术 |
| 3.1.1 非压缩域镜头分割技术 |
| 3.1.2 压缩域镜头分割技术 |
| 3.2 自动阈值选取的镜头分割技术 |
| 3.2.1 自动阈值选取技术介绍 |
| 3.2.2 实验结果 |
| 4. 慢镜头检测技术 |
| 4.1 现有慢镜头检测技术 |
| 4.1.1 非压缩域慢镜头检测技术 |
| 4.1.2 压缩域慢镜头检测技术 |
| 4.2 自动阈值的慢镜头检测技术 |
| 4.2.1 技术介绍 |
| 4.2.2 实验结果 |
| 5. 视频摘要生成 |
| 5.1 现有的视频摘要生成系统 |
| 5.2 基于DirectShow的视频摘要生成 |
| 5.3 未来发展—基于本体论的视频摘要生成 |
| 5.3.1 本体论概念 |
| 5.3.2 本体的建模元语 |
| 5.3.3 国内外本体论的应用 |
| 5.3.4 本体论在视频摘要生成中的应用 |
| 6. 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、一种自动门限选取的视频Shot分割方法（论文参考文献）
- [1]基于卷积神经网络的视频检索关键技术研究[D]. 王磊. 沈阳理工大学, 2020(08)
- [2]基于内容的视频检索技术研究[D]. 李延召. 哈尔滨工程大学, 2019(06)
- [3]基于镜头内光流特性色情视频检测算法研究[D]. 刘莹. 兰州大学, 2010(12)
- [4]道路质量视频检测系统的设计与实现[D]. 李昊然. 大连理工大学, 2009(07)
- [5]基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法[J]. 徐新文,李国辉,朱为. 中国图象图形学报, 2009(08)
- [6]基于内容的视频检索中镜头边界检测系统的研究[D]. 杨冬. 北京邮电大学, 2009(03)
- [7]一种基于运动特征的自适应镜头边界检测算法及实现[D]. 徐文菁. 北京邮电大学, 2009(03)
- [8]基于内容的视频拷贝检测的实现[D]. 向志敏. 北京邮电大学, 2009(03)
- [9]基于内容的视频片段检索的研究[D]. 吴凯. 中南大学, 2008(01)
- [10]足球视频慢镜头检测以及视频摘要的生成[D]. 刘典. 北方工业大学, 2008(09)