

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字多媒體技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)視頻應(yīng)用日益普及,網(wǎng)絡(luò)視頻的數(shù)量急劇膨脹,如何有效的發(fā)現(xiàn)、檢索和處理龐大的網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)已成為研究領(lǐng)域和工業(yè)界中亟待研究和解決的問(wèn)題。
目前互聯(lián)網(wǎng)視頻檢索主要存在的問(wèn)題包括:(1)檢索依賴于網(wǎng)絡(luò)視頻的標(biāo)題、描述文本等信息,視頻信息的索引不完全,文本描述信息不準(zhǔn)確,從而影響檢索的結(jié)果;(2)檢索過(guò)程中沒(méi)有充分分析和利用視頻的視覺(jué)信息,使得檢索結(jié)果存在視覺(jué)內(nèi)容上的重復(fù),與人們的預(yù)期存在
2、偏差;(3)在處理海量網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)時(shí),傳統(tǒng)的串行方法在性能上不能滿足實(shí)用的要求。針對(duì)這幾個(gè)問(wèn)題,本論文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
1.提出了基于語(yǔ)義結(jié)構(gòu)描述的視頻網(wǎng)頁(yè)識(shí)別和信息抽取方法。
針對(duì)基于文本的視頻檢索系統(tǒng),著重研究互聯(lián)網(wǎng)視頻頁(yè)面的識(shí)別方法以及視頻網(wǎng)頁(yè)文本的抽取算法。首先,提出了基于語(yǔ)義區(qū)域表示的視頻網(wǎng)頁(yè)描述方法,以語(yǔ)義區(qū)域描述視頻網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu),然后進(jìn)一步提出面向語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的網(wǎng)頁(yè)匹配算法,并將算法應(yīng)用于
3、視頻頁(yè)面的識(shí)別和視頻描述文本的抽取,有效的提高了視頻網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容識(shí)別和抽取的準(zhǔn)確性,算法的F值度量超過(guò)0.85。
2.提出了結(jié)合SIFT特征匹配及時(shí)序特征的視頻相似度度量方法。
針對(duì)傳統(tǒng)的視頻相似度度量方法存在的準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題,本文提出了結(jié)合SIFT特征匹配及時(shí)序特征的視頻相似度度量方法。首先通過(guò)SIFT特征進(jìn)行視頻幀的匹配,并通過(guò)LSH哈希優(yōu)化了匹配的效率,提高了匹配的準(zhǔn)確率。然后采用RANSAC算法對(duì)匹配幀
4、序列進(jìn)行處理,剔除離群的噪聲信息,充分挖掘視頻幀之間的相關(guān)性,有效地結(jié)合了視頻幀序列的時(shí)序信息,提高了視頻相似度度量的準(zhǔn)確率,并有效的完成視頻片段的相似性檢測(cè)和消重。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的測(cè)試中,相似性檢測(cè)的準(zhǔn)確率和召回率均達(dá)到90%以上。
3.研究了采用仿射傳播聚類算法對(duì)視頻檢索結(jié)果優(yōu)化方法。
視頻的檢索結(jié)果中通常存在大量的相同或者相似的結(jié)果,從而影響檢索結(jié)果的質(zhì)量和用戶的檢索體驗(yàn)。本文針對(duì)這一問(wèn)題提出了基于仿射傳
5、播(Affinity Propagation)聚類的視頻檢索結(jié)果優(yōu)化方法。首先依據(jù)視頻的相似度模型,計(jì)算檢索結(jié)果中的視頻之間的相似度,構(gòu)造相似度矩陣;然后通過(guò)仿射傳播聚類算法,依據(jù)視頻之間的相似度矩陣對(duì)視頻片段進(jìn)行聚類,將在內(nèi)容上相似或者相同的視頻進(jìn)行歸類,平均聚類準(zhǔn)確率為0.83,有效地改善了視頻檢索結(jié)果的質(zhì)量,并完成檢索結(jié)果的優(yōu)化。
4.提出了基于Map/Reduce的分布式海量視頻片段相似度計(jì)算方法。
6、視頻數(shù)據(jù)的特征復(fù)雜使得視頻相似度度量算法在處理大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)存在性能瓶頸,本文針對(duì)這一問(wèn)題首先提出了一種面向海量視頻相似度計(jì)算的視頻特征表示方法,該方法借鑒了信息論的模型以及文本數(shù)據(jù)相似度的計(jì)算方法。在特征描述的基礎(chǔ)上,提出了基于Map/Reduce架構(gòu)的視頻相似度計(jì)算方法,將視頻片段相似度計(jì)算的任務(wù)進(jìn)行分解,并通過(guò)分布式的框架進(jìn)行處理,有效地提高了視頻相似度的計(jì)算效率,并且具有較高的可擴(kuò)展性。
上述方法己應(yīng)用于國(guó)家86
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 海量視頻摘要及檢索關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 海量遙感圖像內(nèi)容檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 足球視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于實(shí)體的海量數(shù)據(jù)在線檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 視頻信息檢索的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的新聞視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的視頻檢索與視頻摘要關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的監(jiān)控視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的MPEG視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 壓縮域視頻檢索與挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究與仿真.pdf
- 圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- IP網(wǎng)絡(luò)視頻組播關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于關(guān)鍵幀的網(wǎng)絡(luò)視頻檢索技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的視頻檢索中若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 多視點(diǎn)視頻編碼快速算法關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 定義問(wèn)答檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)視頻處理關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf
- 海量圖片文件存儲(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論