视频剪辑查询结合时空金字塔匹配的视频检索方法

针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid matching,STPM)方法.借助基于特征分析和分类的片段编辑检测器将新的视频分割成多个片段,以元数据信息将视频片段存入数据库,利用基于逐帧特征结合弱分类器的boosting算法检测视频片段边界,针对新的查询视频进行分析和线上视频匹配,并利用时空金字塔匹配计算相关反馈值.在中佛罗里达大学(university of central Florida,UCF)数据集和YouTube运动视频上的实验验证了方法的有效性,实验结果表明,方法的平均精度可高达97.6％,相比其他几种较为新颖的匹配方法,取得了更好的检索性能.     

基于相关反馈的视频检索算法

针对信息检索中如何提高检索的精度问题,提出了一个基于相关反馈的视频检索算法。利用信号在神经网络中来回传递实现自动相关反馈,提高了检索精度,且最大限度地减少了相关反馈中人的参与,最后检索的结果是与查询最接近的一段视频片段。给出了神经网络的构造和具体的检索算法,并与基于关键帧的视频检索方法进行了比较。实验结果表明,用该算法检索的准确度比用基于关键帧的视频检索方法平均提高6%以上。     

基于MPEG-7视频检索系统的设计与实现

MPEG7是一个用于描述多媒体内容特征的国际标准。该文基于MPEG7设计实现了一个视频内容检索系统。首先,设计基于MPEG7的视频特征存储方法,即研究如何有效解析MPEG7视频描述文档,从中提取视频语义特征,建立视频特征库;然后,设计基于内容特征的视频检索方法,即设计一个有效的内容视频查询接口和相应的视频查询处理方法,以从视频数据库中检索出目标视频;最后,实验评估验证了该视频检索系统的有效性。     

图像视频检索的研究和应用

目前使用较广泛的视频检索系统是基于文本方式的。使用字或自由文本描述视频数据库中的视频，采用文本匹配检索．基于内容的视频检索利用了视频本身的很多特征，提供了更可靠更有效的视频检索方式．介绍了利用VB和Access建立的街道视频数据库，提供2个城区街道浏览、查询、检索等功能，并给出了核心代码．     

一种视频时空特征提取算法及其应用研究

目前基于内容特征的视频检索系统,大多采用提取视频关键帧的颜色、纹理、形状等底层特征,来进行视频相识度匹配,这些底层特征是基于全局统计或者人工设计的特征提取方式,存在泛化抽象能力不强、易受光照和噪声的影响等问题,同时,由于未考虑视频帧时序上的关联性,导致视频检索精度偏低。为此,基于深度学习框架,提出了一种视频时空特征提取算法。该算法以关键帧附近16帧图像作为学习源,采用三维卷积神经网络,融合帧的内容特性和时序变化特性,获取4 096维特征向量作为新的视视时空特征描述子。在标准动作视频数据集UCF-101上进行实验,结果表明该特征能显著提高视频检索精度,在查全率为90%的情况下,平均查准率不低于84%,检索效果优于传统视频检索方法。     

Web浏览器下的智能视频数据库设计与开发

为实现对大型视频分析系统的视频文件进行智能管理,设计了基于web浏览器的智能视频数据库。该数据库利用PHP、HTML以及CSS语言设计前端,利用MySQL搭建后台并采用脚本语言实现前后端信息交互。数据库采用web的方式发布测试素材,支持用户身份认证和按照视频素材特征关键字进行查询检索。经测试,智能数据库满足了用户根据关键字搜索目标视频的要求,提高了视频数据查找的效率。同时数据库实现了基于web前端发布素材并且分类存储,做到了视频数据的智能化管理。     

基于内容的视频多模式检索方法

在视频数据的检索方法方面,采用单一媒体的处理技术比较多,基于视频数据所表现的内容语义进行检索的提案很少,而且能够将视频数据与其相关的其他形式的数据整合并高效利用,保障视频数据在安全、高效的网络下进行多模式检索的研究也不多见。在检索方法上从解决这个问题入手,提出了多模式的视频特征提取与检索方法。该方法从视频语义特征的角度构建视频数据的语义特征库,将与视频语义相关的声音、字幕、音乐、剧情脚本、新闻文稿等信息特征进行整合,以人像、字幕、语音、视频镜头识别和剧情脚本分析的组合技术,利用语音相关性测定、选择字幕帧,边缘提取、字幕区域二值化和小波包分解、核函数技术等方法从语音、视频中提取语义特征,建立视频数据语义特征的多模式提取和检索模型。     

一种基于内容的视频信息检索技术的研究

在多媒体技术迅速发展的今天,作为多媒体信息中最复杂的视频信息,用传统的文件检索方法已无法满足用户的查询要求,而新的基于内容的检索技术将更好地满足视频信息的查询和检索．文章从基于内容的检索中用户的查询要求出发,将视频流划分成多个视频段,用对象和事件来表达每个视频段的视频内容,并在考虑时态特性的基础上,提出新的索引结构和查询算法,以有效地支持基于内容的检索和查询。     

基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

教育教学视频搜索引擎架构及其关键技术研究

基于视频关键字的传统检索方法不能满足学习者检索特定学习内容的检索需求.通过分析教学课录视频资源的特征、结构以及资源的使用特点,规范教学课录视频资源制作标准,采用相关技术对视频资源进行预处理以及建立教学语义本体等一系列操作和处理,在此基础构架教学课录视频搜索引擎,实现教学课录视频资源的检索和利用,提高资源的共享率和利用率,帮助师范生或一线教师提高教育教学的能力.并且基于"首都师范大学基础教育课程点评平台"案例分析和阐述视频搜索引擎架构中的关键技术.