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基于内容的视频检索关键技术研究

作　者: 孙军亮
导　师: 张登银
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 视频检索镜头检测关键帧提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着网络及多媒体技术的迅速发展,数字视频的应用越来越广泛,海量的视频信息不断涌现,如何从这些内容丰富的视频中找出自己感兴趣的片段进行播放或浏览,是人们普遍关注的一个问题。因此,为了有效地对视频进行分析和检索,在信息学科形成了一个全新的领域——基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR)技术。对视频进行基于内容的检索和浏览,首先要对视频进行结构化处理。结构化之后的视频包含帧、镜头、场景和逻辑故事单元等部分。因此,基于内容的视频检索包括镜头的边界检测、关键帧的提取等部分。其中镜头边界检测是基于内容的视频检索的第一步,镜头边界的检测包括对突变的检测和对渐变的检测,然后对检测出来的镜头提取一个或多个关键帧来代表它的主要内容,最后利用关键帧来构造场景和逻辑故事单元。本文在对压缩域内的镜头边界检测技术进行深入研究的基础上,提出了一种基于宏块量变的镜头检测的方法。首先对压缩视频的I帧进行部分解码,取得每个8×8块的直流系数构成相应的DC图并提取其特征,在此基础上利用压缩码流中B、P帧的运动信息分别对突变镜头和渐变镜头进行精确定位,克服了压缩域中镜头定位精确性不高的缺点,使得本文中采取的算法具有效率高,精确度高的特点。对于关键帧的提取,本文针对传统k均值聚类算法在自适应性和效率上的不足,对其进行了改进,使得改进后的算法不仅具有使聚类中心的个数(k值)能够随视频内容的变化具有自适应性,而且减少了不必要的计算量,能够较好地表达镜头的内容。最后本文对于检索查询机制进行了研究,针对其中的特征提取模块进行改进,提出了一种基于快速特征提取的视频查询检索算法。该算法利用解码过程中原始视频帧经过DCT变换后每8×8小块中的直流系数和部分交流系数作为颜色特征和纹理特征,从而无需完成整个解码过程。实验结果表明:该算法在保证精度的前提下提高了检索速度。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
第一章绪论  7-13
  1.1 课题背景及意义  7-9
  1.2 国内外研究现状  9-11
  1.3 本文主要工作  11-13
第二章视频检索技术综述  13-18
  2.1 基本概念  13-15
  2.2 基本原理  15-16
  2.3 关键技术  16-18
第三章镜头边界检测技术研究  18-43
  3.1 边界检测技术分析  18-26
    3.1.1 视频内容表达  19-20
    3.1.2 镜头边界检测  20-26
  3.2 DC 图像  26-28
    3.2.1 DC 图像的构成  26
    3.2.2 DC 图像的提取  26-28
  3.3 一种基于宏块量变的镜头边界检测算法  28-42
    3.3.1 镜头转换的粗略定位  28-32
    3.3.2 镜头突变的精确定位  32-35
    3.3.3 镜头渐变的精确定位  35-37
    3.3.4 算法流程描述  37-40
    3.3.5 实验结果分析  40-42
  3.4 本章小结  42-43
第四章关键帧提取技术研究  43-55
  4.1 关键帧提取方法的分析  43-47
  4.2 一种改进的k 均值聚类算法  47-52
  4.3 实验结果与分析  52-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章基于快速特征提取的查询检索机制  55-66
  5.1 查询检索机制的实现过程  55-58
  5.2 快速特征提取模块的实现  58-60
  5.3 实验过程与测试  60-65
    5.3.1 有效性测试  61-63
    5.3.2 快速性测试  63-65
  5.4 本章小结  65-66
总结与展望  66-68
本人已发表的论文  68-69
缩略词  69-70
图表清单  70-71
致谢  71-72
参考文献  72-74

基于内容的视频检索关键技术研究

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