海量网络视频快速检索关键技术研究



海量网络视频快速检索关键技术研究

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海量网络视频快速检索关键技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-12页
图目录	第12-14页
表目录	第14-15页
第1章绪论	第15-22页
· 研究背景及意义	第15-17页
· 互联网视频检索存在的关键问题	第17-18页
· 本文主要研究内容与创新点	第18-19页
· 本文组织与结构	第19-22页
第2章相关技术研究与背景	第22-49页
· 视频检索的文本方法	第22-26页
· 视频网页信息抽取	第23-24页
· 文本索引	第24-25页
· 检索结果及排序	第25-26页
· 视频的组织与结构	第26-28页
· 镜头分割	第27页
· 关键帧提取	第27-28页
· 视频的特征表示	第28-34页
· 签名特征	第28-29页
· 颜色特征	第29-30页
· 局部描述特征	第30-34页
· 无监督的机器学习技术	第34-40页
· K-Means聚类	第35页
· Affinity Propagation聚类	第35-37页
· RANSAC算法	第37-40页
· 大规模数据处理技术	第40-49页
· 高维数据的处理技术	第40-45页
· 海量数据的分布式处理方法	第45-49页
第3章基于语义结构描述的视频网页识别与信息抽取方法	第49-63页
· 视频网页的语义结构化表示	第49-50页
· 视频网页的语义结构	第49页
· 视频网页的语义结构化表示	第49-50页
· 基于语义结构化的视频网页识别与内容抽取	第50-60页
· 语义区域的匹配算法	第51-57页
· 基于匹配的视频播放页面识别	第57-58页
· 基于语义块匹配的视频文本的抽取	第58-60页
· 基于文本方法的视频检索	第60-62页
· 视频的文本索引	第60-61页
· 基于文本的视频检索结果排序	第61页
· 文本方法存在的问题	第61-62页
· 总结与分析	第62-63页
第4章结合SIFT特征匹配与时序特征的视频相似度度量	第63-75页
· 视频的相似度	第63-67页
· 相关研究	第64-65页
· 基于直方图特征的相似度计算	第65-66页
· 基于签名特征的相似度计算	第66-67页
· 结合SIFT特征匹配和时序特征的视频相似度度量	第67-72页
· 基于SIFT特征的匹配	第67-69页
· 视频帧序列的有效匹配	第69-72页
· 基于匹配的视频片段相似度度量模型	第72页
· 实验与评估	第72-74页
· 总结	第74-75页
第5章基于仿射传播聚类的视频检索结果优化	第75-88页
· 视频的相似度度量方法	第75-76页
· 基于直方图特征的相似度	第75页
· 基于签名特征的相似度	第75-76页
· 基于SIFT特征的相似度	第76页
· 基于内容相似性的视频的聚类	第76-82页
· 相关聚类算法	第78-79页
· 实验与聚类结果评估	第79-82页
· 基于聚类的视频检索结果优化	第82-87页
· 总结	第87-88页
第6章基于Map/Reduce的海量视频检索方法	第88-107页
· 面向海量数据的视频特征选择	第88-94页
· 特征选择与表示	第88-89页
· 基于特征表示的哈希相似度模型	第89-91页
· 串行的计算方法	第91页
· 实验与分析	第91-94页
· 基于Map/Reduce的分布式视频相似度计算模型	第94-106页
· 基于Map/Reduce的视频片段相似度计算	第96-99页
· 视频片段相似度计算的示例	第99-103页
· 实验与分析	第103-106页
· 总结	第106-107页
第7章总结与展望	第107-111页
· 论文工作总结	第107-108页
· 研究工作展望	第108-111页
参考文献	第111-120页
致谢	第120-122页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第122-124页

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