导读:本文包含了视频搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:目标识别,sift特征点,场景检测,图像匹配
视频搜索论文文献综述
孙贺娟[1]（2018）在《基于目标识别的视频搜索应用研究》一文中研究指出近年来,从视频中进行目标识别的应用非常广泛,例如公共场所的视频监控、智能交通中的车牌识别、军事武器的瞄准等。若要使用人工观察视频中某个物体的异常移动,会非常耗时耗力并且准确率并不高。因此基于目标识别的视频搜索技术具有很强的研究价值。本文设计实现了 一个基于目标识别的视频搜索系统,用户需提供视频及需要查找的目标图像库,若视频中存在该目标,则会最终输出对应的视频帧。首先使用改进的背景差分法从视频中找出场景变化的视频帧作为候选帧;然后提取候选帧及需要查找的目标图像库的sift特征点;最后提出优化的VP森林算法,将候选帧与需要查找的目标图像库进行特征匹配,输出匹配成功的帧。主要内容如下:(1)视频分帧,使用场景检测的方法从视频中提取出场景变化的帧作为候选帧。首先通过分析常用的场景检测方法,根据需要选取背景差分法进行场景检测。然后对背景差分法进行改进,使用欧氏距离算法代替差值法来判断当前视频帧与背景模板的相似性,在噪声点多的情况下,增加场景检测的准确率。最后场景检测前,增加对视频帧的预处理操作,减少噪声点及光照对检测准确率的影响。(2)提取候选帧及目标图像库的sift特征。由于sift特征的稳定性、独特性等优势,本文使用sift特征点进行图像特征匹配。首先提取出目标图像库的sift特征点备用,然后实时的提取候选帧的sift特征点以便后续的特征匹配操作。(3)将候选帧与目标图像库进行特征匹配。提出优化的VP森林算法,通过构建多棵VP-tree,减少VP-tree中近侧的子树的自相似性,大大提高了匹配的正确率。并且在构建VP-tree的过程中选取方差大的点作为优势点,降低随机选取到边缘点的概率。大量实验证明,优化的VP森林算法在不同的数据集大小,不同的数据维度,不同的距离函数等情况下进行特征匹配,得到的正确率都高于目前流行的随机KD森林算法。将改进的背景差分法及优化的VP森林算法应用到基于目标识别的视频搜索系统中,得到了很好的效果。(本文来源于《北京化工大学》期刊2018-06-02）
李振华,郑琳川[2]（2016）在《元数据与社会化标签在微视频搜索中的应用》一文中研究指出随着在线学习、MOOC、翻转课堂的不断发展,微视频数量日益增多,由此带来检索精度下降,影响学习者的信息获取。现有的主流MOOC平台和在线学习平台检索功能单一,在应对大规模微视频资源搜索任务时很难达到较高的查准率。提出向微视频资源中添加元数据和社会化标签方法,增加微视频资源的有效信息,以提高资源检索精度并实现视频内容的可检索。(本文来源于《软件导刊》期刊2016年11期）
周鑫[3]（2015）在《基于文本的手机视频搜索系统的设计与实现》一文中研究指出手机视频业务日益受到广大移动终端用户的喜爱,这也为各相关运营商带来了可观的收益。能否及时掌握根据用户的趋势并对运营系统做出及时调整,能否为订购用户(已经订购相关产品的用户)提供个性化的服务,已经成为一个手机视频运营系统成败的关键,这些在很大程度上有赖于一个良好的搜索系统的实现。Z公司是移动视频基地的重要合作伙伴,在手机视频行业具备一定的影响力及代表性。针对上述问题,本文以Z公司手机视频搜索系统项目为背景,针对掌握用户趋势和个性化服务的实际需求提出了合理的解决方案,设计并实现了一个手机视频搜索系统。该系统实现了搜索引擎的功能,并且实现了可视化的后台管理功能;能够根据用户的订购关系,对搜索结果进行重组,实现基于订购关系的个性化搜索;能够对大量的搜索日志进行统计分析,并对分析结果进行可视化展示,便于系统管理员及时掌握用户趋势。对该手机视频搜索系统进行了功能性测试、非功能性测试以及叁个月的实际上线运行,验证了该系统的可行性和有效性。本文的工作内容有如下几点:1.搜索引擎及其可视化管理:为实现基本的搜索引擎及其可视化管理功能,本文在SSH2框架的基础上,使用Solr技术,对搜索引擎功能进行了实现,并能够为用户提供基本的智能搜索功能;使用JSP技术和Ext JS技术,对管理后台进行了可视化实现。2.个性化搜索:为了让订购用户及时获取符合自身特点的优质视频,本文通过缓存用户的订购关系,并在用户发起搜索请求的同时,将这些信息组装到搜索请求中,由于用户订购的栏目在视频源中分属相应路径,可在拼装搜索结果时对这些路径下的搜索结果进行优先展示,从而达到根据订购关系进行个性化搜索的目标。3.日志统计分析:为了从系统的搜索日志中及时得到用户的搜索趋势,本文首先对搜索日志格式进行定义,并且通过HDFS技术对汇总后的日志文件进行分布式存储;其次,通过Map Reduce技术对搜索日志进行统计分析,并对统计数据进行存储;最后,使用ExtJS技术对统计分析结果进行图表化展示。(本文来源于《上海交通大学》期刊2015-06-01）
徐松林[4]（2014）在《视频搜索网站深度链接行为的刑法规制》一文中研究指出在网络环境中,视频网站深度链接侵权行为呈现"帮助行为独立化"、"依附行为主动化"、"间接行为直接侵权"趋势,视频网站深度链接侵权行为的危害性比直接上传作品的盗版侵权行为危害性大得多,应该认定这种行为属于《刑法》第217条规定的非法"复制发行"行为,构成侵犯着作权罪。(本文来源于《知识产权》期刊2014年11期）
汪燕燕,李桂兰,白亮[5]（2014）在《浅谈视频搜索在监管业务中的应用》一文中研究指出随着监管工作对互联网色情低俗类节目排查的重视,查找出此类视频需耗费大量的人力和时间,如何快速、准确、及时排查出internet上该类视频仍是一个值得探索和研究的课题。本文将探索视频搜索在监测监管业务中的应用。(本文来源于《理论前沿》期刊2014年09期）
胡雨成,于俊清,黄贤强,何云峰,管涛[6]（2014）在《足球视频搜索引擎中的用户偏好挖掘》一文中研究指出目的互联网信息量的急速增长使得人们需要花费大量时间从搜索引擎召回的结果中浏览自身感兴趣的内容,结合用户的搜索日志信息和社交平台信息,提出一种分层的实时偏好挖掘模型,为用户提供个性化搜索服务。方法在系统分析偏好挖掘的国内外研究现状的基础上,针对足球视频,提出一种分层权重无向图(HWUG)用户偏好模型,充分考虑用户偏好之间的关联信息,通过获取用户在足球领域的显式和隐式反馈信息,提取反馈信息中的偏好标签和偏好动作,并引入时间衰减因子,实现用户足球偏好的实时计算。结果算法已经应用在搜球网(www.findball.net)的个性化检索结果排序和视频推荐上,并已经取得了很好的效果。结论实验结果表明,结合特定领域的知识,基于分层无向权重图模型的偏好挖掘算法能更准确和实时反映用户的足球偏好。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2014年04期）
张爽[7]（2014）在《基于GIS的监控网络平台目标视频搜索技术研究》一文中研究指出近年来随着城市化规模的扩大，交通道路网呈现错综复杂的状态，为维护社会秩序井然有序，进行智能交通管理、城市安全防范等显得尤为重要。为获取道路多视频监控信息，对道路多视频进行人工搜索，效率低下且浪费人力。结合地理信息系统(Geographic Information System: GIS)进行目标的多视频搜索，可以避免盲搜，加快搜索速度，节省人力。本文主要研究内容如下：首先，搭建了监控网络平台，包括现场监控终端和远程服务器端，前者将道路视频信息通过网络发送给后者，供操作人员监控道路情况，搜索感兴趣的目标；对比了国内几种GIS软件，选择了MapInfo的MapX控件二次开发GIS平台。描述了视频的解码与播放、音频解码及短信收发等服务器端功能。其次，参考道路网络建模方法，完成了道路监控结点的网络建模。该网络模型包含空间地理位置信息和地理要素信息，选用拓扑关系表示监控结点的空间关系，用坐标表示地理位置信息，并利用了MapInfo的MapX控件加以实现。由于MapX控件不具备拓扑关系，所以自建了结点与弧段的拓扑关系，并优选了拓扑关系模型。然后，研究了目标多视频搜索技术。根据弧段表和结点表，构造监控结点的邻接矩阵，根据矩阵等相关信息，判断目标行为人的运动方向，标记并保存夹角最小的邻结点，并在GIS中显示目标视频结点的位置。最后，编程实现了目标多视频搜索算法，并通过实验加以分析。结果表明，道路网的复杂程度、计算机硬件水平影响了搜索的实时性能，而操作人员的主观性、目标行为人行动的不可控性、现场视频监控的覆盖度则影响了搜索的精度。该算法为智能城市安全管理提供了一定的理论基础，但在拓扑建立速度和拓扑关系建立的完善性的方面还有待做进一步提高。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2014-04-01）
[8]（2013）在《豌豆荚视频搜索:手机“追剧”功能体验》一文中研究指出在经历了很长一段时间的美剧荒后,美剧迷们终于在最近又迎来了美剧大更新的黄金月。《吸血鬼日记》、《破产姐妹》、《生活大爆炸》等多部热播的美剧都在近期集中更新。对于美剧迷们来说,想要保持对这些最新剧集的跟进,要么有过硬的记忆力,要么像Geek一样建立自己的排期表,除此之外并没有太好的方法。今天就为大家推荐一个"追剧神器"——豌豆荚视频搜索。它的(本文来源于《计算机与网络》期刊2013年22期）
[9]（2013）在《豌豆荚视频搜索是这样解决流量痛点的》一文中研究指出继8月上线"视频搜索"BETA版本后,豌豆荚今日正式宣布推出视频搜索正式版本。"零流量"成为正式版本的最大看点。豌豆荚CEO王俊煜认为,豌豆荚做视频搜索不仅是通过应用分发入口帮助用户实现内容发现的一站式解决方案,这也是是豌豆荚应用搜索战略的一部分,不再停留在应用名的搜索,而是可以提供应用内容的搜索结果。(本文来源于《工业设计》期刊2013年11期）
殷贤勇[10]（2013）在《浅析互联网视频搜索服务》一文中研究指出当下,搜索引擎正深刻地影响着人们的上网方式和网站发展方向。作为一种搜索应用,视频搜索已被网民接受并广泛使用,在网络视听传播中发挥着不可或缺的作用。本文从视频搜索行业发展现状、发展趋势、发展建议等几个方面对视频搜索服务做了全面阐述。(本文来源于《实用影音技术》期刊2013年07期）
视频搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着在线学习、MOOC、翻转课堂的不断发展,微视频数量日益增多,由此带来检索精度下降,影响学习者的信息获取。现有的主流MOOC平台和在线学习平台检索功能单一,在应对大规模微视频资源搜索任务时很难达到较高的查准率。提出向微视频资源中添加元数据和社会化标签方法,增加微视频资源的有效信息,以提高资源检索精度并实现视频内容的可检索。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视频搜索论文参考文献
[1].孙贺娟.基于目标识别的视频搜索应用研究[D].北京化工大学.2018
[2].李振华,郑琳川.元数据与社会化标签在微视频搜索中的应用[J].软件导刊.2016
[3].周鑫.基于文本的手机视频搜索系统的设计与实现[D].上海交通大学.2015
[4].徐松林.视频搜索网站深度链接行为的刑法规制[J].知识产权.2014
[5].汪燕燕,李桂兰,白亮.浅谈视频搜索在监管业务中的应用[J].理论前沿.2014
[6].胡雨成,于俊清,黄贤强,何云峰,管涛.足球视频搜索引擎中的用户偏好挖掘[J].中国图象图形学报.2014
[7].张爽.基于GIS的监控网络平台目标视频搜索技术研究[D].武汉理工大学.2014
[8]..豌豆荚视频搜索:手机“追剧”功能体验[J].计算机与网络.2013
[9]..豌豆荚视频搜索是这样解决流量痛点的[J].工业设计.2013
[10].殷贤勇.浅析互联网视频搜索服务[J].实用影音技术.2013