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视频广告识别与交互式图像检索

作　者: 董婷婷
导　师: 苏菲
学　校: 北京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 广告识别 交互式图像检索 局部敏感哈希 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 13次
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内容摘要


随着多媒体技术的发展,网络视频在大量发布和传播,广告视频的形式内容也变化多样,如何对这些视频中的广告进行有效的监管成为一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的广告自动识别和广告分条的算法来实现广告的监管,主要工作如下：1.在镜头边界检测的基础上,结合相邻镜头提出了一种上下文特征建立镜头的时空联系：2.提出了基于SVM的广告识别算法以及基于规则的后处理算法：3.提出了一种基于短时能量的广告分条算法来实现对广告时段识别的结果进行广告分条。实验表明,广告时段的识别查全率在95%以上,广告分条的准确率在80%以上。随着图像数据爆炸式的增长,基于内容的图像检索技术(Content-based image retrieval,CBIR)近年来受到越来越多的关注,但语义鸿沟和维数灾难仍然是两个开放性的问题。本文提出了一种新的基于局部敏感哈希(locality-sensitive hashing, LSH)和SVM的交互式图像检索算法。主要工作如下：1.提计了一种基于LSH的图像检索算法,利用LSH作为索引结构来克服维数灾难并且得到初步检索的结果：2.提出了一种基于SVM的相关反馈算法,通过反馈算法来减少图像底层视觉特征和高层语义之间的鸿沟。此外,还提出了扩充正负样本和扩充检索结果的方法来提高检索的准确率在两个图片库上的实验来验证本文提出算法的有效性,与现有算法的比较表明本文的算法无论是在初步检索结果还是相关反馈的结果上都达到了令人满意的效果,经过两到三次的反馈,检索准确率能达到95%以上。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 课题研究背景和意义  9-11
    1.1.1 视频广告识别的研究背景和意义  9-10
    1.1.2 交互式图像检索的研究背景和意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
    1.2.1 视频广告识别的国内研究现状  11-12
    1.2.2 交互式图像检索的国内外研究现状  12-13
  1.3 本文的工作和安排  13-16
    1.3.1 主要研究内容  13-14
    1.3.2 论文结构安排  14-16
第二章 视频的广告识别与广告分条  16-28
  2.1 引言  16
  2.2 基础知识  16-20
    2.2.1 镜头边界检测  16-18
    2.2.2 SVM基本原理  18-20
  2.3 系统框架  20-21
  2.4 镜头特征的提取  21-25
    2.4.1 边缘变化率  21
    2.4.2 帧间差  21-22
    2.4.3 镜头切变量  22
    2.4.4 黑帧率  22-23
    2.4.5 字幕帧比率  23
    2.4.6 断间率  23-24
    2.4.7 联系上下文的镜头特征  24-25
  2.5 广告识别结果的修正  25-26
  2.6 广告分条  26-27
  2.7 本章小结  27-28
第三章 基于LSH的交互式图像检索算法  28-40
  3.1 引言  28
  3.2 基础知识  28-29
  3.3 系统框图  29-30
  3.4 特征选取  30-35
  3.5 基于LSH的图像检索  35-37
  3.6 基于SVM相关反馈的交互式图像检索  37-39
  3.7 本章小结  39-40
第四章 实验结果与分析  40-52
  4.1 引言  40
  4.2 视频广告识别的实验结果与分析  40-43
    4.2.1 广告识别的实验结果与分析  40-41
    4.2.2 广告分条的实验结果与分析  41-43
  4.3 交互式图像检索的实验结果与分析  43-51
    4.3.1 实验数据与评价标准  43-45
    4.3.2 初步检索结果的比较  45
    4.3.3 相关反馈结果的比较  45-47
    4.3.4 哈希函数个数的选择  47-48
    4.3.5 实验系统展示  48-51
  4.4 本章小结  51-52
第五章 总结与展望  52-55
  5.1 论文总结  52-53
    5.1.1 视频广告识别算法  52
    5.1.2 交互式图像检索算法  52-53
  5.2 工作展望  53-55
    5.2.1 视频广告识别算法  53-54
    5.2.2 交互式图像检索算法  54-55
参考文献  55-58
缩略语  58-59
致谢  59-60
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文  60

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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