基于內容視頻檢索的研究.pdf

1、隨著視頻信息的大規(guī)模引入，基于關鍵字的傳統(tǒng)檢索技術已不能適應人們的需要，基于內容的視頻檢索成為了研究的熱點?；趦热莸囊曨l檢索就是指根據視頻的內容及上下文關系，對大規(guī)模視頻數據庫中的視頻數據進行檢索。目前對基于內容的視頻檢索主要集中在如何有效的對鏡頭進行分割、如何快速提取每個鏡頭的關鍵幀、如何在數據庫中建立索引等方面。我們對基于內容的視頻檢索做了以下幾方面的研究： 1)利用DC系數對壓縮視頻進行鏡頭分割，該算法通過比較MPEG視

2、頻I幀的DC圖像直方圖距離來判斷是否發(fā)生鏡頭分割。和傳統(tǒng)算法比較，該算法直接應用于壓縮視頻，只需要部分解壓，算法精度高，計算量小，不容易發(fā)生誤判。2)利用運動矢量來提取每個鏡頭的關鍵幀，該算法在鏡頭分割的基礎上，通過計算B幀的宏塊類型比例，將鏡頭分割精確到幀，并提取該幀為關鍵幀。算法直接利用了MPEG中的運動矢量信息，實現(xiàn)簡單，可以應用于不同GOP結構的MPEG視頻，對漸變和突變鏡頭都有令人滿意的檢測結果。 3)將基于內容的圖像

3、檢索的技術應用到視頻關鍵幀的檢索，算法通過比較圖像的顏色特征，即顏色直方圖的距離，作為判斷圖像相似度的匹配標準，提取圖像的顏色特征的算法簡單易行，提取出來的特征矢量維數低，可以很好得作為視頻數據庫的索引。 最后，我們把各方面的研究具體應用到一個實例：基于Java平臺開發(fā)了符合Struts標準的Web視頻檢索系統(tǒng)VRS，該系統(tǒng)采用模塊化設計，包括鏡頭分割和關鍵幀提取以及特征提取的模塊，和一個基于Web的圖像檢索模塊，可以對用戶提供