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基于内容的视频结构化方法研究

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基于内容的视频结构化方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第11页
  1.2 视频结构化的国内外研究历史与现状第11-14页
    1.2.1 视频浓缩的研究历史与现状第11-12页
    1.2.2 视频结构化方法研究历史与现状第12-14页
  1.3 本文的主要贡献与创新第14-15页
  1.4 本论文的结构安排第15-16页
第二章 视频结构化基础第16-32页
  2.1 视频结构化概述第16-18页
    2.1.1 视频基本结构第16-17页
    2.1.2 视频结构语义化存储第17-18页
  2.2 特征提取第18-27页
    2.2.1 颜色特征第18-21页
    2.2.2 纹理特征第21-23页
    2.2.3 轮廓特征第23-25页
    2.2.4 SURF特征描述子第25-27页
  2.3 背景减除法第27-30页
    2.3.1 基于单高斯建模的背景减除法第28页
    2.3.2 基于混合高斯建模的背景减除法第28-29页
    2.3.3 基于ViBe背景建模的背景减除法第29-30页
  2.4 随机采样一致算法第30-31页
  2.5 本章小结第31-32页
第三章 视频静态浓缩技术第32-44页
  3.1 视频浓缩技术第32-33页
    3.1.1 视频浓缩技术简介第32页
    3.1.2 视频动态帧提取浓缩概要第32-33页
  3.2 动态帧提取算法第33-35页
    3.2.1 基于帧差法的动态帧提取第33-35页
    3.2.2 基于邻域帧差的动态帧提取第35页
  3.3 基于帧差和ViBe背景建模的前景检测第35-39页
    3.3.1 常用的前景检测方法第35-36页
    3.3.2 基于帧差和ViBe建模融合的前景提取算法第36-38页
    3.3.3 基于图像掩膜的前景提取算法第38-39页
  3.4 实验数据分析第39-43页
    3.4.1 视频浓缩技术指标第39页
    3.4.2 视频数据分析第39-43页
  3.5 本章小结第43-44页
第四章 关键帧提取与场景聚合算法第44-64页
  4.1 关键帧提取方法第44-45页
    4.1.1 镜头分析法第44页
    4.1.2 底层特征分析法第44-45页
    4.1.3 运动分析法第45页
    4.1.4 聚类分析法第45页
  4.2 基于分块的多阈值关键帧提取算法第45-55页
    4.2.1 颜色直方图第45-48页
    4.2.2 基于直方图比较的关键帧提取算法第48-51页
    4.2.3 基于虚拟线圈的关键帧检测第51-53页
    4.2.4 关键帧提取算法实验数据分析第53-55页
  4.3 基于SURF特征的随机采样一致算法第55-58页
    4.3.1 基于前景提取的SURF特征点检测第55-56页
    4.3.2 基于前景检测的SURF特征点匹配第56-57页
    4.3.3 基于SURF特征的随机采样一致算法(RANSAC)第57-58页
  4.4 基于特征匹配的场景聚合算法第58-63页
    4.4.1 场景聚合概念第58-59页
    4.4.2 一般的场景聚合方法第59-60页
    4.4.3 基于多特征匹配的场景聚合算法第60-63页
  4.5 本章小结第63-64页
第五章 结构化实现与系统设计第64-68页
  5.1 结构化流程第64-65页
    5.1.1 结构化步骤第64-65页
    5.1.2 系统设计第65页
  5.2 基于视频内容结构化分析的数据库设计第65-67页
  5.3 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
  6.1 全文总结第68页
  6.2 后续工作展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页

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