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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
本篇论文共
75
页,
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。
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