基于内容的视频检索课题报告new

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1、基于内容的视频检索课题报告视频是集图像、声音、文字等为一体的综合性媒体。随着互联网技术的发展和网络带宽的提升，网络视频数据量成爆炸式增长，如何对互联网上的海量视频数据进行搜索已成为国内外的研究热点，是新一代搜索引擎的主要研究内容。视频搜索是通过对海量的非结构化的视频数据进行结构化分析，提取视频内容的特征（包含语义特征），在此基础上实现从内容上对视频进行检索。与传统文本搜索相比，视频搜索存在很大的技术难度。首先，视频内容的特征难以提取与处理，特别是语义特征的提取存在很大的困难。其次，视频搜索在索引建立、查询处理以及人机交互等方面都与传统的文本搜索存在很大区别，还有一些技术难题有待解决。这里

2、提到CBVR(基于内容的视频检索)就不得不让人联想到CBIR（基于内容的图片检索）,CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索。本质上讲，它是一种近似匹配技术，融合了计算机视觉、图像处理、图像理解和数据库等多个领域的技术成果，其中的特征提取和索引的建立可由计算机自动完成，避免了人工描述的主观性。用户检索的过程一般是提供一个样例图像(QuerybyExample)或描绘一幅草图(QuerybySketch)，系统抽取该查询图像的特征，然后与数据库中的特征进行比较，并将与查询特征相似的图像返回给用户。CBIR的实现依赖于两个关键技术的解决:图像特征提取和匹配。图像特征提取分为两类:①低

3、层视觉，其内容主要包括颜色、形状、纹理等；②语义内容，它包含高层的概念级反应(如“海上升明月”)，需要对物体进行识别和解释，往往要借助人类的知识推理。由于目前计算机视觉和图像理解的发展水平所限，使得CBIR还无法真正支持基于语义的图像检索，所以目前研究得较多也比较成熟的检索算法大部分是基于图像的低层特征的，即利用图像的颜色、纹理、形状等特征来检索。提取后的图像特征数据需要经过索引、降维等处理。首先，图像由特征向量表示，而这些特征向量一般都是高维向量，在庞大的图像数据库中，对高维向量进行顺序比较的过程是相当费时的。在实际应用过程中，为了让基于CBIR的图像检索系统能够真正适合大型的图像数据

4、库，提高检索效率，尽可能减少查询时的特征矢量比较时间，往往将降维技术（PCA主成分分析法等）和多维索引技术结合起来。图像相似度是指人类对图像内容认识上（即语义）的差异，导致通过计算查询样图和候选图像之间在视觉特征上存在距离。如果这个距离满足一定条件，我们则可以说这两图像相似度匹配。当然，如果能将语义特征和视觉特征结合起来，相似度匹配程度会更高，检索结果会更让人满意，但这是目前研究的一大难题。基于内容的视频检索步骤：一、将视频序列分割为镜头镜头检测的关键是确定从镜头到镜头的转换处，并利用镜头之间的转换方式找到镜头图像之间的差别。镜头的切换方式有两种：突变是指从一个镜头直接切变到另一个镜头；

5、渐变是指从一个镜头慢慢切变到另一个镜头。常用的镜头检测方法主要有以下几种：1）基于像素的镜头检测方法A模板匹配法（对应像素法）将两帧图像对应象素差的绝对值之和作为帧间差，如果前后两帧的帧间差变化超出某个阈值，则认为有镜头的切换。优缺点:对检测突变镜头很有效，但对摄像机和物体的运动非常敏感，当运动较大时，相邻两帧的差异往往会超过预定的阈值，从而产生误检。B直方图法该方法利用帧与帧的直方图比较来检测镜头，是使用得较多的计算帧间差的方法。基本原理：将颜色空间分为一个个离散的颜色小区间，然后计算落人每个小区间的象素数目，得到图像的直方图统计，通过比较两帧图像的直方图统计得到帧间差。优缺点:不考虑

6、像素的位置信息，抗噪声能力比模板匹配法强。当具有不同目标的场景有近似的灰度或颜色直方图时容易造成漏检。2）基于边缘的方法3）基于模型的方法二、在镜头内选择关键帧关键帧的选取的条件:1)必须能够反映镜头中的主要事件，因而描述应尽可能准确完全.2)为便于管理，数据量应尽量小，且计算不宜太复杂。主要方法有：基于光流运动分析的关键帧提取、基于视频聚类的关键帧提取、基于动态帧的关键帧提取等。三、提取镜头的特征及关键帧的视觉特征存入视频数据库视频分割成镜头后就要对各个镜头进行特征提取，得到一个尽可能充分反映镜头内容的特征空间，这个特征空间将作为视频聚类和检索依据。这里所提取的特征课分为动态特征及静态

7、特征。1)颜色特征颜色是彩色图像最底层、最直观的物理特征，通常对噪声，图像质量的退化，尺寸、分辨率和方向等的变化具有很强的鲁棒性，是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色特征的描述方法主要有以下四种：颜色直方图(ColorHistogram)它是最简单也是最常用的颜色特征，描述了图像颜色的统计分布特性，具有平移、尺度、旋转不变性。其核心思想是在颜色空间中采用一定的量化方法对颜色进行量化，然后统计每一个量