基于内容的视频分析关键技术研究



基于内容的视频分析关键技术研究

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基于内容的视频分析关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
专用术语注释表	第8-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 课题研究背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文工作及结构安排	第12-15页
第二章基于内容的视频分析基础	第15-25页
2.1 视频数据基本概念	第15-17页
2.2 基于内容视频分析综述	第17-18页
2.3 视频数据结构化模型	第18-20页
2.4 视频的特征提取技术	第20-24页
2.4.1 颜色特征提取	第21-22页
2.4.2 边缘特征提取	第22-23页
2.4.3 纹理特征提取	第23-24页
2.4.4 运动特征提取	第24页
2.5 本章小结	第24-25页
第三章一种新的视频突变镜头边界检测算法	第25-43页
3.1 相关研究和问题分析	第25-29页
3.1.1 SBD算法相关研究	第25-27页
3.1.2 问题分析	第27-28页
3.1.3 算法评价指标	第28-29页
3.2 基于HSV直方图和DPHA的突变SBD算法	第29-36页
3.2.1 HSV颜色直方图特征	第29-31页
3.2.2 基于HSV颜色直方图的边界初检	第31-34页
3.2.3 基于DPHA特征的边界复检	第34-36页
3.3 性能仿真分析	第36-42页
3.3.1 实验环境	第36-37页
3.3.2 实验结果及分析	第37-42页
3.4 本章小结	第42-43页
第四章一种基于模型的渐变镜头边界检测算法	第43-52页
4.1 渐变镜头边界检测相关研究	第43-45页
4.2 基于模型的渐变镜头边界检测算法	第45-49页
4.2.1 渐变镜头转换模型	第45-48页
4.2.2 具体算法	第48-49页
4.3 性能仿真分析	第49-50页
4.4 本章小结	第50-52页
第五章一种改进的基于聚类分析的关键帧提取算法	第52-67页
5.1 相关研究和问题分析	第52-57页
5.1.1 关键帧提取典型算法	第52-55页
5.1.2 现有算法的局限性	第55-56页
5.1.3 算法评价指标	第56-57页
5.2 改进的基于多特征聚类分析的关键帧提取算法	第57-62页
5.2.1 聚类特征提取	第57-60页
5.2.2 基于聚类分析的关键帧提取算法	第60-62页
5.3 性能仿真分析	第62-66页
5.3.1 实验环境	第62-63页
5.3.2 实验结果及分析	第63-66页
5.4 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
6.1 总结	第67-68页
6.2 展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第73-74页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利	第74-75页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第75-76页
致谢	第76页

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