視頻相似性度量與分段技術(shù)的研究.pdf

1、在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，視頻數(shù)據(jù)的洪流已經(jīng)形成，規(guī)模還在急劇地增長。海量的視頻數(shù)據(jù)在豐富了人們生活學(xué)習(xí)的同時(shí)，也給社會(huì)帶來了很多管理難題。本文關(guān)注視頻分析與度量領(lǐng)域的兩個(gè)基本問題，第一個(gè)是相似性度量提升問題，即如何克服圖像特征表征技術(shù)和相似性度量方法的局限，正確估計(jì)圖像之間的相似性;第二個(gè)是視頻場(chǎng)景分段技術(shù)，其是視頻分類、視頻索引等應(yīng)用的前提基礎(chǔ)。針對(duì)這兩個(gè)問題，本文分別提出了基于距離分布信息的相似度估計(jì)提升算法，和基于顯著圖和目標(biāo)識(shí)別的視頻場(chǎng)景

2、分段算法。
　　1.基于距離分布信息的相似度估計(jì)提升算法。該算法提出并驗(yàn)證了一個(gè)假設(shè)，查詢圖像在搜索一個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)庫時(shí)會(huì)返回一個(gè)基于距離的返回列表，此時(shí)相似圖像得到的距離分布信息是相似的，而不同類型圖像得到的距離分布信息是不同的。該算法通過引入圖像的距離分布信息，利用距離向量下的面積來表征圖像的距離分布信息，然后構(gòu)造一個(gè)權(quán)重更新函數(shù)，將兩者結(jié)合起來更新圖像之間的原始距離，最終實(shí)現(xiàn)圖像匹配率的提升。實(shí)驗(yàn)表明，該算法有效地提升了圖像檢索

3、的準(zhǔn)確率。
　　2.基于顯著圖和目標(biāo)識(shí)別的視頻場(chǎng)景分段算法。該算法提出了一個(gè)簡化版的視頻場(chǎng)景定義，即視頻場(chǎng)景是在當(dāng)前畫面下，目標(biāo)以及目標(biāo)之間關(guān)系的總和。這個(gè)定義切合了場(chǎng)景分段作為一個(gè)邏輯故事單元的思想，同時(shí)又把場(chǎng)景進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化。在此基礎(chǔ)上利用當(dāng)前成熟的顯著圖檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，結(jié)合粗分段與細(xì)分段兩個(gè)階段實(shí)現(xiàn)了前述定義下的視頻場(chǎng)景分段。本文通過與其他場(chǎng)景分段算法提取的關(guān)鍵場(chǎng)景進(jìn)行比較實(shí)驗(yàn)，證明了該算法對(duì)于多類視頻都能達(dá)到較好的分段