基于图的视频检索

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得摩锹育鬯或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一N-r-作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意．学位论文作者签名：耆正丢签字日期：爻。，z年6月3日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解寥後才喏有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权泓

2、归以将学位论文的全部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、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：耆王乒导师签名：锣如签字日期：)DfL年多月3日签字日期：．2o12-年多月多日学位论文作者毕业去向：X-作单位：电话：通讯地扫E：邮编：安徽大学硕士论文摘要随着数码采集设备的普及和多媒体技术的发展，互联网上的视频数据急剧增长。面对海量视频数据，如何进行视频的存储、组织、管理和分析，已经成为视频领域最主要的方向。目前处在实用阶段的视频搜索引擎都是基于文本策略的，如Google

3、VideoSearch、YahooVideoSearch、BingVideoSearch和百度。然而视频呈现多样化的形式、丰富的语义，通常是难以用语言工具完整描述和表达的，为了解决这种文本检索的缺陷，基于内容的视频检索技术被提出，国内外的很多大学、研究机构纷纷加入进行相关的研究。聚类是视频分析中经常用到的方法。本文将现有的聚类算法划分为五大类：划分的方法、密度的方法、层次的方法、网格的方法和以仿射传播为代表的聚类方法，并总结了他们的优缺点。其中Kmeans是最典型的聚类算法，因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类

4、中心敏感和聚类参数K难以确定的问题，本文提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心，能够在指定的数据密集程度下自适应确定聚类数目。大量的实验表明上述改进的Kmeans算法具有较高的准确率和稳定性。视频是一种非结构化数据，如何组织视频库是视频检索的首要工作。建立视频数据库的索引技术是这方面的主要方法。第三章中首先描述了优化的基于内容的视频检索框架，包括四部分：视频库模块、查询模块、检索模块、检索结果优化模块；其次对视频作结构化处理：通过镜头分割算法将视频划分成镜头，再通过基于关联图划分的

5、聚类算法将镜头聚类生成若干个镜头簇，并计算镜头之间、镜头簇之间的相似度。同一个镜头簇内的镜头在视觉上具有一致性。层次结构是信息组织的一种重要方式，本文采用层次结构组织镜头簇，描述了一种粗查询与精查询相结合的二级查询机制：粗查询阶段以镜头簇为基本单位，进行近似查询；精查询阶段，展开镜头簇，在镜头级别上比较，查找最相似的前k个镜头。这种二级查询机制较大程度上压缩了数据量，减少了访问的数据集和比较的次数。大量实验表明，本文建立的层次聚类索引技术有较高的查全率、查准率和较快的检安徽大学硕士论文基于图的视频检索索效率。一个良好的视频检索系统，不仅

6、期待能够返回正确的相关的视频，而且还希望返回的结果是简洁的。视频数据库中往往存在大量的冗余视频，特别是在同一个索引目录下的视频有极大的相似性，甚至存在一个视频的多个拷贝副本。如何提高视频检索结果的简洁性是本文的另一个出发点。针对视频拷贝的特性，本文提出了一种基于二部图匹配的镜头相似度度量方法。算法首先提取了两个镜头的关键帧序列，提取颜色直方图作为关键全局特征、Harris角点作为局部特征，通过构造二部图，寻找二部图的最大匹配序列，从而计算出镜头之间的相似度。结合上文提出的视频数据库的聚类索引技术和二级搜索机制，在粗查询阶段，进行镜头簇级

7、别的拷贝检测，在精查询阶段，采用基于二部图匹配的镜头相似度度量方法，计算镜头之间的相似度，与给定的阈值做出比较，从而判断出是否为源视频的拷贝副本。实验证明了本文提出的视频拷贝检测算法对亮度变化、画面噪音、不同帧率、添加字幕等拷贝类型有较好的检测效果。关键词：视频检索，镜头簇，索引，Kmeans聚类，关联图，二部图安徽大学硕士论文AbstractWiththepopularityofdigitalacquisitionequipmentandthedevelopmentofmultimediatechnology,thevideodata

8、ontheInternetgrowsrapidly．Facingthemassivevideodata，howtoconductvideostorage，organization，managementand