基于内容的视频检索和浏览的关键技术

被引：0

作者：

智敏

机构：

[1] 北京邮电大学

关键词：

语义数据模型; 镜头切换; 场景聚类; 关键帧; 视频摘要; 基于内容的视频检索;

D O I：

暂无

年度学位：

2006

学位类型：

博士

导师：

孙景鳌; 蔡安妮;

摘要：

随着计算机和通信技术、宽带网络技术、音视频压缩技术以及计算机硬件技术的发展，视频数据的存储和传输不再是一件困难的事情。数字视频也越来越广泛地融入于人们的生活空间中。然而如何有效地对这些视频数据进行组织、表达、存储和管理，以及如何对其进行快速检索与浏览等已成为视频领域内急待解决的重大课题。由于视频数据自身内容的丰富性和多样性、结构的复杂性以及具有时空多维结构性，传统的数据管理与检索方案不能够很好地从巨大的视频数据源中找到所需要的信息，于是基于内容的视频检索系统便应运而生。本文以MPEg-2视频为研究对象，基于内容的视频检索为出发点，提出了一种基于内容的视频数据模型，从几个层次上描述视频数据。并以该模型为基础，研究了视频结构化技术，关键帧提取技术和视频概要生成技术。论文的主要工作如下：数据模型是对客观事务及其联系的数据描述，它反映了实体内部和实体之间的联系。针对现有模型在检索粒度和概念关系描述方面的不足，本文提出基于Ontology的分层语义视频数据模型，该模型结合了MPEG-7提出的模型描述和Ontology的概念表达方式，从语义和时间特征两个方面对视频进行描述。模型采用四个层次来描

引用

页数：106

共 7 条

[1]

Automatic parsing and indexing of news video.[J].HongJiang Zhang;Shuang Yeo Tan;Stephen W. Smoliar;Gong Yihong.Multimedia Systems.1995, 6

[2]

Automatic partitioning of full-motion video.[J].HongJiang Zhang;Atreyi Kankanhalli;Stephen W. Smoliar.Multimedia Systems.1993, 1

[3]

视频摘要 [J].