基于计算机视觉方法的智能电视视频分析



基于计算机视觉方法的智能电视视频分析

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基于计算机视觉方法的智能电视视频分析

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-13页
· 研究的背景和意义	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-12页
· 本文主要内容和组织结构	第12-13页
第二章特征提取与聚类算法	第13-20页
· 词袋模型基本理论	第13-14页
· 金字塔搜索模型	第14-15页
· 支持向量机分类	第15-18页
· 线性SVM分类算法	第15-17页
· 非线性SVM分类算法	第17-18页
· k-means聚类算法	第18-19页
· 小结	第19-20页
第三章视频摘要提取算法	第20-34页
· 视频快速镜头分割算法	第20-26页
· 局部和全局视觉特征提取	第21-23页
· 基于全局和局部视觉特征的镜头分割	第23-26页
· 视频关键帧的提取	第26-28页
· 渐变帧图像的剔除算法	第26-27页
· 提取视频的内容摘要	第27-28页
· 实验结果与分析	第28-33页
· 总结	第33-34页
第四章视频的特征图像筛选	第34-42页
· 基于改进的词袋模型的视频图像检索	第34-36页
· 改进的词袋模型	第34-35页
· 基于词袋模型的视频图像检索	第35-36页
· 视频人脸检测算法	第36-37页
· 基于深层卷积神经网络的人脸检测	第36-37页
· 视频的人脸检测	第37页
· 实验结果与分析	第37-41页
· 总结	第41-42页
第五章电视视频的台标检测	第42-52页
· 台标模板的创建方法	第42-44页
· 基于边缘的台标模板	第42-44页
· 基于颜色的台标模板	第44页
· 台标的识别	第44-47页
· 基于边缘的台标识别	第45-46页
· 基于颜色的台标识别	第46页
· 临时模板的匹配与更新	第46-47页
· 台标检测中存在的问题及解决方法	第47-49页
· 变色问题	第47页
· 复杂背景下边缘提取不准确问题	第47页
· 台标位置偏移问题	第47-48页
· 子台标拒识问题	第48页
· 复杂背景渐变问题	第48-49页
· 实验结果与分析	第49-51页
· 总结	第51-52页
第六章总结与展望	第52-54页
· 总结	第52-53页
· 展望	第53-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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