基于内容的视频检索关键技术的研究-计算机应用技术专业论文.docxVIP

II II 摘 要 随着计算机网络和多媒体技术的迅猛发展，人们遇到的视频信息也与日俱 增，如何从海量的多媒体信息库中找到需要的多媒体信息已经成为一个重要的课 题。传统的基于文字的检索方法已不能满足人们查找信息的要求。为了解决这些 难题，20 世纪 90 年代出现了基于内容的视频检索技术(CBVR,Content-based Video Retrieval)，除了文本，还利用诸如颜色，纹理，形状和边缘等视觉信息 来描述视频。镜头检测、关键帧提取和匹配检索是实现基于内容视频检索系统的 关键技术。本文就是在基于内容视频检索研究成果的基础上，对镜头检测、关键 帧提取和特征匹配检索算法做了进一步的研究和改进，主要工作如下: 首先，通过对现有镜头检测算法分析，应用模板匹配法对由 D C （直流分 量）缩微图组成的视频流进行镜头检测，不但可以去掉图像中的一些噪声，并对 物体的微小运动和镜头运动起到补偿作用。实验证明这种方法对由 D C 缩微图 构成的视频流的镜头检测有较高的查全率和查准率。在对现有关键帧提取算法研 究分析的基础上，提出了一种改进的关键帧提取算法－基于图中心的关键帧提取 自适应算法。该算法在镜头分割的基础上，较准确的提取了关键帧，而且通过实 验还观察到，提取的关键帧在保证反映镜头的基础上，具有较小的冗余度。 在对图像特征分析及相似检索方法研究分析的基础上，提出了一种基于色调 局部累加直方图与纹理特征结合的相似性匹配度量算法。该算法不但缩短了查询 时间，而且通过实验证明，该算法有较高的检索率。 最后，依据检索系统的总体设计要求，设计了一个基于内容的视频检索系统 框架。该框架是在本文前期工作的基础上构建的，分为视频预处理和视频查询子 系统，以期达到较好的视频分析和检索浏览能力。 关键词：视频检索；直方图；镜头分割；关键帧提取；特征提取；自适应；阈 值 III III Abstract As computer networks and the multimedia technology develop rapidly, video data is encountered more frequently. Consquently efficient usage and resonable organization of video information turn out to be an urgent issue.Traditional text-based search methods can not meet the requirements of information processing. Thus content-based video retrieval technology (CBVR, Content-based Video Retrieval) was proposed, in which colors, textures, shapes and edges of objects are applied to describe video fragments.Shots detection, key-frame extraction and matching indexing are the core technologies of CBVR. In this thesis, based on existing algorithm we research and improve the above technologies as follows: Firstly, the current shots detection algorithms are analyzed. We suggest that the application of template matching algorithm on video streams composed by DC microfilms not only removes noises in images but also compensates the motion of small objects and shots. And it is shown in experiments that the detection rate and precision of this algorithm are satisfactory. An improved key frame extraction algorithm are proposed, which focuses on the center of images. The proposed algorithm extrac