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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,
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。
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