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《基于局部特征的視頻檢索算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文基于局部特征的視頻檢索算法研究作者姓名陳家興學(xué)科專業(yè)通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師丁泉龍教授所在學(xué)院電子與信息學(xué)院論文提交日期2016年4月ResearchonVideoRetrievalAlgorithmsBasedonLocalFeaturesADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ChenJiaxingSupervisor：Prof.DingQuanlongSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分類號(hào)：TP391.41
2、學(xué)校代號(hào)：10561學(xué)號(hào)：201320108401華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于局部特征的視頻檢索算法研究作者姓名：陳家興指導(dǎo)教師姓名、職稱：丁泉龍教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱：通信與信息系統(tǒng)研究方向：現(xiàn)代通信理論與技術(shù)論文提交日期：2016年4月20日論文答辯日期：2016年6月8日學(xué)位授予單位：華南理工大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會(huì)成員：主席：王一歌副教授委員：韋崗教授、丁泉龍教授、曹燕副教授摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展以及移動(dòng)終端設(shè)備的廣泛使用，出現(xiàn)了大量的視頻，如何在海量視頻中迅速查找出所需要的視頻內(nèi)容成為一個(gè)很重要的
3、問題。傳統(tǒng)的基于文本的視頻檢索方法已不能滿足社會(huì)發(fā)展的需要。為了解決這些難題，20世紀(jì)90年代開始基于內(nèi)容的視頻檢索（CBVR,Contented-BasedVideoRetrieval）的研究，使用顏色、紋理、形狀和運(yùn)動(dòng)等視覺信息來描述視頻。鏡頭分割、關(guān)鍵幀提取和特征提取是實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容視頻檢索系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。本文在現(xiàn)有的算法的基礎(chǔ)上，對(duì)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究和改進(jìn)，主要工作如下：（1）總結(jié)了典型的突變鏡頭、漸變鏡頭的分割方法以及關(guān)鍵幀提取的原理、思想和方法。對(duì)現(xiàn)有的局部特征提取算法進(jìn)行介紹和總結(jié)，并分析它們的特性。對(duì)經(jīng)典的SIFT局部特征提取算法進(jìn)行
4、詳細(xì)的介紹和分析。介紹特征匹配的搜索算法和匹配對(duì)提純算法，并對(duì)RANSAC匹配對(duì)提純算法進(jìn)行詳細(xì)介紹與分析。（2）提出一種基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的像素差法，該方法在像素差法的基礎(chǔ)上增加了運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法，在幾乎不減慢鏡頭分割速度的情況下，有效避免基于像素差的方法鏡頭分割的誤檢和漏檢。（3）提出一種基于運(yùn)動(dòng)量的關(guān)鍵幀提取方法，是對(duì)基于鏡頭邊界的關(guān)鍵幀提取方法進(jìn)行改進(jìn)，當(dāng)視頻的運(yùn)動(dòng)量較小時(shí)，采取經(jīng)典的基于鏡頭邊界的關(guān)鍵幀提取方法，當(dāng)視頻的運(yùn)動(dòng)量中等和較大時(shí)，使用不同的采樣間隔，對(duì)視頻進(jìn)行采樣作為關(guān)鍵幀。該方法可以避免視頻中運(yùn)動(dòng)較大時(shí)，提取的關(guān)鍵幀過少的問題，提高視
5、頻檢索的成功率。關(guān)于運(yùn)動(dòng)量大小的計(jì)算將在文中詳細(xì)說明。（4）提出了基于LBP的局部特征描述子，該描述子使用二進(jìn)制比特串表示圖像的局部區(qū)域，并使用積分圖進(jìn)行均值濾波，因而構(gòu)建描述子的速度比較快，相比于SIFT特征描述子，速度快約1個(gè)數(shù)量級(jí)。在匹配效果上，對(duì)于圖像的模糊、關(guān)照變化、不同的JPEG壓縮比等條件，匹配效果均比SIFT描述子好。但該特征描述子主要是用在視頻檢索當(dāng)中，為了加快特征描述構(gòu)建的速度，因而沒有考慮尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性。關(guān)鍵詞：視頻檢索；鏡頭分割；關(guān)鍵幀提??；局部特征；SIFT；LBPIABSTRACTWiththerapiddev
6、elopmentofInternetandmultimediatechnologyandthewidespreaduseofmobileequipment,springingupalotofvideo,anditisimportanttofindthevideothatpeoplewantedquicklyinmassivevideo.Traditionalvideoretrievalmethodwhichmainlybasedontextcannotmeettheneedsofsocialdevelopment.Inordertosolveth
7、eseproblems,inthe1990’s,peoplebegantoresearchanddevelopContent-BasedVideoRetrieval(CBVR),whichmakebestofcolor,texture,shape,andmotioninformationtodescribetheVideo.Thekeytechnologyofcontent-basedvideoretrievalsystemincludedShotsegmentation,key-frameextractionandfeatureextracti
8、on.Inthispaper,onthebasisoftheexistingalgorithm,thekeytechnologyares
