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基于Logo标志检测的暴恐视频识别系统的设计与实现

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基于Logo标志检测的暴恐视频识别系统的设计与实现
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-9页
序言第9-12页
1 引言第12-20页
  1.1 课题研究背景,目的和意义第12-14页
  1.2 国内外研究现状第14-15页
  1.3 论文研究思路和在整个项目中的应用第15-18页
    1.3.1 基于多线索融合的视频语义事件检测模型第15-17页
    1.3.2 基于特殊标志Logo检测的灰度模板匹配算法第17-18页
  1.4 论文组织结构第18-20页
2 相关理论和技术综述第20-30页
  2.1 模板匹配的概念第20页
  2.2 模板匹配的基本算法第20-23页
  2.3 模板匹配的分类第23-24页
  2.4 模板匹配的相关流程第24-25页
  2.5 基于灰度的模板匹配算法第25-29页
    2.5.1 MAD算法第26-27页
    2.5.2 SAD和SSD算法第27页
    2.5.3 NCC算法第27页
    2.5.4 SSDA算法第27-29页
  2.6 本章小结第29-30页
3 暴恐视频Logo检测识别中的图像预处理第30-42页
  3.1 镜头分割第30-31页
  3.2 图像的表示第31页
  3.3 图像增强第31-40页
    3.3.1 图像灰度变换第33-37页
    3.3.2 直方图均衡化第37-39页
    3.3.3 图像二值化第39-40页
  3.4 图像去噪处理第40-41页
  3.5 本章小结第41-42页
4 暴恐视频Logo检测识别系统的设计与实现第42-56页
  4.1 暴恐视频Logo检测的快速模板匹配算法第42-48页
    4.1.1 局部灰度编码特征的定义和提取第43-45页
    4.1.2 局部灰度编码特征粗匹配第45-46页
    4.1.3 相位相关精匹配第46-48页
  4.2 暴恐视频Logo检测识别的流程第48-51页
    4.2.1 搜索图像和模板图像的获取第48页
    4.2.2 视频关键帧的设置第48-49页
    4.2.3 相关度阈值的设定第49-50页
    4.2.4 暴恐视频Logo检测识别的流程第50-51页
  4.3 实验结果及性能分析第51-54页
  4.4 多维度暴恐视频检测引擎构建第54-55页
  4.5 本章小结第55-56页
5 总结与展望第56-58页
  5.1 总结第56-57页
  5.2 展望第57-58页
参考文献第58-61页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第61-63页
学位论文数据集第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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