导读:本文包含了基于内容的视频检索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:视频,镜头,关键,边界,记分牌,图像,交通。
基于内容的视频检索论文文献综述写法
杨迪[1]（2019）在《基于图像内容的视频检索系统研究与实现》一文中研究指出近年来,随着科学技术的不断发展,大量数据信息呈现爆炸式的增长,视频信息检索也成为了与日俱增的研究热点。对于视频检索技术而言,传统的视频检索技术已经难以满足人们的需求,基于内容的视频检索便应用而生。在基于内容的视频检索中,应用了多项技术,如镜头边界检测、关键帧提取、特征提取、相关反馈等。本课题主要对基于内容的视频检索的相关技术进行了研究。对镜头边界检测与关键帧提取的基本方法进行了研究,然后提出改进的镜头边界检测方法:一种基于双树复小波并结合自适应双阈值的镜头边界检测算法,即采用双树复小波作为特征计算帧间差,使用自适应双阈值对其进行判断,对所得到的镜头边界进行复检,对其结果与传统方式进行实验对比,该方法可以得到较好的效果,对各个类型的视频有一定的适应性。提取关键帧时采用聚类法。在提取特征时,选用了颜色、纹理等特征。在实验系统中引入相关反馈算法,用户可以对检索结果进行反馈,使检索结果逐步满足用户的需求。在上述算法研究基础之上,设计了基于图像内容的视频检索系统框架,实现了系统各个组成模块的功能。对实验系统进行了测试及分析,该系统可实现对视频或图片的检索功能,且对于道路监控有着较好的效果。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
单帅帅[2]（2019）在《监控相机网络中视频时空内容组织与运动目标检索方法》一文中研究指出近年来,随着“平安城市”、“智慧城市”等工程的深入开展,在每个城市的主干道、次干道以及街角小巷的两侧和道路交叉口都布设了大量的监控摄像机,主要用于监控行人和车辆等运动目标,这些监控摄像机24小时不间断拍摄,产生了大量的监控视频数据,如何在海量的监控视频数据中快速准确的查询感兴趣运动目标成为研究的热点和挑战,监控视频数据高效组织和检索方法是解决这一问题的核心。监控视频不仅具有丰富的内容信息同时还包含了大量的时空信息,根据研究侧重点的不同,现有的监控视频组织和检索方法主要分为基于时空的方法和基于内容的方法两大类,监控视频的时空检索方法虽然检索速度和精度较高,但此类方法更多的是集中于视频传感器或视频段层面的空间检索,没有关注视频中目标的检索;基于内容的检索虽然能够实现对视频中感兴趣目标的检索,但由于视频数据量巨大、运动目标匹配困难等原因,导致其在检索效率和精度方面不尽如人意。因此,亟需发展一种时空内容统一的监控视频组织和检索方法来结合两类方法各自的优势,克服两类方法各自的缺点,提高方法的实际应用能力。基于以上研究背景,本文以完全固定监控摄像机采集的视频为研究对象,着重研究了时空内容相统一的监控视频数据组织模型的构建,提出了监控视频运动目标提取和匹配方法,发展了一套时空约束下视频运动目标检索理论和方法。本文的主要研究内容及成果如下:(1)多层次监控视频数据组织方法。本文分析了现有监控视频组织方法,面向视频运动目标时空内容检索,设计了多层次视频组织结构,提出了监控视频多层次时空内容组织模型;厘定了多层次视频组织模型的属性描述定义,实现了监控视频多层次时空内容组织方法。(2)视频运动目标多特征提取与匹配方法。本文基于ViBe算法和SSD算法设计了视频运动目标定位方法;在分析了不同图像特征在表达图像内容方面具有不同侧重点的基础上,提出了基于多特征相似度融合的目标匹配方法和匹配结果评价标准。(3)时空约束下运动目标检索方法。本文设计了地理视频覆盖检索方法和时空约束下的运动目标方向、速度等信息获取方法,分析了路网对车辆目标的时空约束作用,以此为基础,顾及目标与监控摄像机主光轴的方位关系,提出了路网约束下的车辆检索方法,有效剔除无效匹配数据,提高了检索的效率和精度。(4)监控视频时空内容组织与检索系统。本文基于已有的研究成果,设计并实现了“监控视频时空内容组织与检索系统”。本文研究提供了一种新的监控视频时空内容相统一的组织方法,丰富和扩展了监控视频检索领域的理论和方法,从应用角度出发,可为公共安防领域提供监控视频感兴趣目标的快速、准确检索,从而为进一步的分析和决策提供有效的支持。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-03-30）
杨迪,赵艳杰[3]（2019）在《基于内容的视频检索系统设计与实现》一文中研究指出视频数据库的不断庞大使基于内容的视频检索成为研究热点,文中设计和实现了一个基于内容的视频检索系统,并进一步将检索内容分为视频片段与单一视频帧进行处理。将视频的多种特征与相关反馈技术中相结合,进行检索。实验表明:该方法能有效的提高系统的检索效率。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年04期）
游小容[4]（2019）在《基于内容的视频检索技术综述》一文中研究指出基于内容的视频检索是当前计算机视觉与知识挖掘等领域研究的热点之一,广泛应用于数字图书馆、传媒和娱乐业、远程教育、医学分析和远程会诊以及军事情报处理等领域。通过对基于内容的视频检索的现有技术进行检索,从视频的音频、文本、对象、可视特征等几个方面的专利技术进行分析,对基于内容的视频检索专利技术进行技术分解,对其技术发展脉络和技术研发的热点进行介绍。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年02期）
任会峰[5]（2018）在《基于内容的视频检索研究进展》一文中研究指出文章介绍了基于内容的视频检索发展历程以及国内外研究动态,对视频场景分割、镜头边界检测、关键帧提取、视频特征提取、视频数据挖掘、分类与标引以及视频索引与相关反馈等关键技术进行了较为全面深入的剖析,重点对近年的视频检索研究加以比较全面的归纳,最后总结了当前基于内容的视频检索技术中存在的主要问题以及未来的发展趋势。(本文来源于《智慧工厂》期刊2018年10期）
李瞳,李彤,赵宏伟[6]（2018）在《基于残差神经网络的视频内容快速检索系统研究》一文中研究指出为解决公共安全视频图像信息轨迹追踪的问题,设计一个基于图像识别的视频内容快速检索系统,使用方向梯度直方图特征提取(HOG:Oriented Histogram Feature Extraction)算法进行人脸定位,通过迁移学习对Res Net模型进行再训练建立专用的神经网络的分类器。进行视频内容检索的过程是提取视频关键帧,对其中人物进行定位,提取其特征值,使用训练好的分类模型进行分类。将分类信息标注在图片上,将有关信息存入数据库,使用时查询数据库,得到详细信息。实验结果表明,该系统可有效地对视频内信息进行快速定位,对截取图片可以进行精准识别,在公共安全领域具有应用前景。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2018年04期）
萨齐拉[7]（2018）在《基于内容的视频检索》一文中研究指出随着网络和多媒体技术的迅猛发展,视频数据种类繁多、搜索引擎也随之层出不穷,基于文本的视频检索已不能满足用户的需求,所以一种基于内容的视频检索应运而生。由于视频数据的内容丰富、数据量大、非结构化等特点,基于内容的视频检索技术还存在很大的挑战性,也让无数研究学者前赴后继投入到该领域相关技术的研究中。本文对基于内容的视频检索的四个关键技术,即特征提取、镜头边界检测、关键帧提取和视频检索展开了深入研究并且设计了一个具有便捷的人机交互界面的基于内容的视频检索系统。首先提取了颜色和纹理特征按一定的加权系数相融合的视频特征,并通过大量的实验验证了该特征的可行性。然后在镜头边界检测算法上进行了创新,提出利用K均值聚类和改进的自适应双阈值比较的自动镜头边界检测方法,利用该算法对视频进行镜头分割。再基于分割出来的镜头选取代表每个镜头的特定帧作为关键帧,并通过由关键帧序列组成的视频目录(索引)可以达到快速浏览和检索视频的目的。最后用MATLAB GUI界面设计并实现了一个基于内容的视频检索系统,该系统的视频数据库中输入了一些广告、电影片段、动漫和标准测试集里的视频的数据,并且在系统中引入了感知哈希算法和滑动窗口作为检索策略来实现视频的检索。该系统可以很好地实现视频片段的检索以及浏览功能。本课题的研究成果具有非常重要的理论研究价值和实用意义。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2018-04-30）
刘吉双[8]（2018）在《基于语义内容的交通监控视频检索研究》一文中研究指出交通监控系统的广泛使用在一定程度上减少了交通事故数量,也给交通管理部门管理交通带来诸多的便利。然而人们要在海量的监控视频数据中提取所需的信息却异常困难,而且多数情况下需要人工干预,费时费力。例如当前交通管理部门使用较为广泛的通过交通监控系统抓拍交通违法行为,仍然需要人工参与才能准确判定驾驶员是否存在违法行为。本文主要针对以下几个问题提出了自己的解决方案。(1)对于人类而言,我们更加习惯使用基于关键字查询的方式检索所需要的内容,但是目前基于关键字的视频检索系统还存在诸多局限性;而且非专业用户查询视频相关内容时很难输入专业、精准且覆盖全面的检索词,因而得到的查询结果存在局限性,无法满足用户初始查询意图。为了得到更加符合用户查询需求的结果,本文引入了特定应用领域的领域本体,对查询输入语句进行语义扩展,从而得到更加符合用户需求的查询结果。(2)针对目前缺乏比较全面的针对交通监控事件本体的问题,本文中创建了基于交通监控事件的本体,并通过逻辑推理和实际事件验证了该本体的合理性。(3)针对目前已有的视频检索方案无法满足直接定位特定的交通事故场景的情况,本文将基于图像匹配的视频检索应用到检索特定交通事故场景中,针对具有明显特征的交通事故,检测结果较为准确。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-04-01）
路程[9]（2018）在《视频内容检索技术概述》一文中研究指出在介绍视频内容检索技术研究现状的基础上,探讨了视频内容检索的几个关键技术。(本文来源于《山西科技》期刊2018年02期）
孙铭,战仕霞,赵子莹,王健,吴骏[10]（2017）在《基于内容的足球视频进球检索系统设计》一文中研究指出足球因其是世界第一大运动而拥有众多球迷。但是随着信息量的增长和生活节奏的加快,人们无暇观看整场足球比赛。进球是足球比赛中最精彩的部分,因此,分析足球视频并提取进球镜头集具有极大的现实意义。笔者设计了一个基于内容的足球视频进球检索系统,其基本功能包括基于记分牌的进球事件定位、基于自适应双阈值的镜头分割、基于球场颜色主色比率的镜头分类方、基于霍夫直线检测和主色比的球门检测。对不同视频进行检索的不同结果表明,进球事件的查准率可达100%。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2017年18期）
基于内容的视频检索论文开题报告范文
（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：
近年来,随着“平安城市”、“智慧城市”等工程的深入开展,在每个城市的主干道、次干道以及街角小巷的两侧和道路交叉口都布设了大量的监控摄像机,主要用于监控行人和车辆等运动目标,这些监控摄像机24小时不间断拍摄,产生了大量的监控视频数据,如何在海量的监控视频数据中快速准确的查询感兴趣运动目标成为研究的热点和挑战,监控视频数据高效组织和检索方法是解决这一问题的核心。监控视频不仅具有丰富的内容信息同时还包含了大量的时空信息,根据研究侧重点的不同,现有的监控视频组织和检索方法主要分为基于时空的方法和基于内容的方法两大类,监控视频的时空检索方法虽然检索速度和精度较高,但此类方法更多的是集中于视频传感器或视频段层面的空间检索,没有关注视频中目标的检索;基于内容的检索虽然能够实现对视频中感兴趣目标的检索,但由于视频数据量巨大、运动目标匹配困难等原因,导致其在检索效率和精度方面不尽如人意。因此,亟需发展一种时空内容统一的监控视频组织和检索方法来结合两类方法各自的优势,克服两类方法各自的缺点,提高方法的实际应用能力。基于以上研究背景,本文以完全固定监控摄像机采集的视频为研究对象,着重研究了时空内容相统一的监控视频数据组织模型的构建,提出了监控视频运动目标提取和匹配方法,发展了一套时空约束下视频运动目标检索理论和方法。本文的主要研究内容及成果如下:(1)多层次监控视频数据组织方法。本文分析了现有监控视频组织方法,面向视频运动目标时空内容检索,设计了多层次视频组织结构,提出了监控视频多层次时空内容组织模型;厘定了多层次视频组织模型的属性描述定义,实现了监控视频多层次时空内容组织方法。(2)视频运动目标多特征提取与匹配方法。本文基于ViBe算法和SSD算法设计了视频运动目标定位方法;在分析了不同图像特征在表达图像内容方面具有不同侧重点的基础上,提出了基于多特征相似度融合的目标匹配方法和匹配结果评价标准。(3)时空约束下运动目标检索方法。本文设计了地理视频覆盖检索方法和时空约束下的运动目标方向、速度等信息获取方法,分析了路网对车辆目标的时空约束作用,以此为基础,顾及目标与监控摄像机主光轴的方位关系,提出了路网约束下的车辆检索方法,有效剔除无效匹配数据,提高了检索的效率和精度。(4)监控视频时空内容组织与检索系统。本文基于已有的研究成果,设计并实现了“监控视频时空内容组织与检索系统”。本文研究提供了一种新的监控视频时空内容相统一的组织方法,丰富和扩展了监控视频检索领域的理论和方法,从应用角度出发,可为公共安防领域提供监控视频感兴趣目标的快速、准确检索,从而为进一步的分析和决策提供有效的支持。
（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。
基于内容的视频检索论文参考文献
[1].杨迪.基于图像内容的视频检索系统研究与实现[D].内蒙古大学.2019
[2].单帅帅.监控相机网络中视频时空内容组织与运动目标检索方法[D].南京师范大学.2019
[3].杨迪,赵艳杰.基于内容的视频检索系统设计与实现[J].电子技术与软件工程.2019
[4].游小容.基于内容的视频检索技术综述[J].科技经济导刊.2019
[5].任会峰.基于内容的视频检索研究进展[J].智慧工厂.2018
[6].李瞳,李彤,赵宏伟.基于残差神经网络的视频内容快速检索系统研究[J].吉林大学学报(信息科学版).2018
[7].萨齐拉.基于内容的视频检索[D].内蒙古大学.2018
[8].刘吉双.基于语义内容的交通监控视频检索研究[D].重庆大学.2018
[9].路程.视频内容检索技术概述[J].山西科技.2018
[10].孙铭,战仕霞,赵子莹,王健,吴骏.基于内容的足球视频进球检索系统设计[J].信息与电脑(理论版).2017