基于内容视频检索的关键技术研究

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1、2OO5年1O月第1O期基于内容视频检索的关键技术研究黄知义周宁(武汉大学信息管理学院，武汉430072)(摘要】从分析基于内容的视频检索系统的基本结构和原理出发，文章重点探讨了基于内容视频检索的一些关键性技术，如：镜头分割、关键帧抽取、特征量提取、视额索引建立等的实现原理及其各自的优缺点，并对国内外视额检索的发展现状及发展趋势提出了一些看法。【关键词】视频检索；关键技术；镜头分割；关键帧抽取；特征提取~Abstrm)Ⅲli8paperstartedfzomtalkiIlgaboutthesystemstructurea

2、ndpleofc~ent-basedvideo陀．trieva1．ThenitmaiIdyh~uceditBfourkeytechniques：SceneIncision，KeyFrameExtraction，FeatureExtractionandConstructionofVideoIndexandSOon．Atlast，theauthorbroughtforwantseveralviewpointsonthestatusquoanddevelopinguendofvideoretrieva1．【Keywords)V

3、ideoRetrieva]；l(eyTechniques；SceneIncision；KeyFrameExtraction；FeatureExtraction[中图分类号]91．3[文献标识码]c[文章编号]1008—0821(2005)10—0126—041引言个镜头是由一些连续的帧构成，它可由一个或多个关键帧近年来，随着多媒体编码、计算机多媒体处理和网络表示。一段视频的典型结构如图l所示。传输技术的飞速发展，人们已可通过互联网实时查询、欣赏和产生丰富多彩的视频信息。互联网正逐渐成为一个巨大的视频仓库。如何有效地组织和

4、检索视频信息已成为数据库领域以及信息检索领域中研究的关键性问题。传统的基于文本的视频检索方法利用文本信息对视频内容进行注释，通过对关键字进行抽取来描述视频内容的语义特征。但由于目前的技术还不能对视频内容的语义特征进行自动描述，仍需使用手工的方法对视频进行解释和注释。这是图1典型视频结构图工一项耗时的工作，而且由于主观上的因素，可能造成注释基于内容视频检索，首先要实现的是对视频数据的分作的不准确性，因此，基于文本的检索方法已不能满足需求。析处理，基于内容的视频分析，即从所有的帧中提取主要研基于内容的视频检索(Content

5、—BasedVideoRetrieva1)。内容，并从下至上对视频内容进行结构化描述。为了实现究根据视频的内容和上下文关系，对大规模视频数据库中的这个目标，我们需对视频进行如下处理：视频切分、关键视频数据进行检索。它在没有人工参与的情况下，自动提帧抽取、特征提取和视频内容组织等。取并描述视频的特征和内容。它以图像处理、模式识别、图2描述了基于内容的视频处理的主要过程。视频首计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，从认知科学、先被分割成各个镜头，并实现对各个镜头的特征提取，得人工智能、数据库管理系统及人机交互、信息检索等领

6、域，到一个尽可能充分反映镜头内容的特征空间，这个特征空引入新的媒体数据表示和数据模型，从而设计出可靠、有间将作为视频聚类和检索的依据。其中，特征提取包括关效的检索算法、系统结构以及友好的人机界面。目前。基键帧中的视觉特征和镜头的运动特征的提取，所谓关键帧，于内容的视频检索研究，除了识别和描述图像的颜色、纹即指从视频数据中抽取出来的、能概括镜头内容的一些静理、形状和空间关系外，主要的研究集中在视频分割、特态图像，通过一定算法实现，对这些静态图像的视觉特征征提取和描述(包括视觉特征、颜色、纹理和形状及运动提取，主要从颜色、纹

7、理、形状等几个角度来进行。镜头信息和对象信息等)、关键帧提取和结构分析等方面。本文运动特性提取通过对镜头的运动分析(主要针对镜头运动将就基于内容视频检索的基本原理及其一些关键技术进行的变化、运动目标的大小变化，视频目标的运动轨迹等)分析阐述。来进行，方法主要有基于光流方程的方法、基于块的方法、2视频检索系统的基本原理像素递归方法和贝叶斯方法等。然后，根据提取的关于镜首先，视频作为一种表达信息的媒体，它有着自己独头的动态特性和关键帧的一些静态特性，进行索引。最终，立的结构。一般来说，一段视频由一些描述独立故事单元用户可以通

8、过一种简单方便的方法浏览和检索视频。其整的场景构成；一个场景由一些语义相关的镜头组成；而每体模块图如图3所示。收稿日期：2005—08—28作者简介：黄知义(19l；2一)，男，武汉大学信息管理学院情报学系2OO4级硕士研究生，研究方向为信息检索与信息可视化。周宁(1942一)。男，武汉大学信息管理学院教授，博士生导