基于內容的新聞視頻檢索關鍵技術研究.pdf

1、數(shù)據(jù)通信技術、音視頻壓縮技術和計算機軟硬件技術的迅猛發(fā)展，使得海量視頻信息的傳輸和存儲成為可能，視頻信息擺脫以往的限制，在人們現(xiàn)實生活和工作中發(fā)揮越來越重要的作用。為了實現(xiàn)視頻信息的有效組織、分析、管理和檢索，基于內容的視頻檢索系統(tǒng)(CBVR)應運而生，并逐漸成為信息科學領域的重點課題。新聞視頻涉及內容廣泛、受關注度高，而且新聞視頻自身具有特殊的結構和組織特征，這都使得針對新聞視頻的處理成為目前CBVR研究的熱點。
　　 本課題

2、以此為背景，對基于內容的視頻處理與檢索技術進行了研究。論文對CBVR中的基本概念、系統(tǒng)結構和關鍵技術進行了介紹，分析視頻處理過程中的鏡頭檢測、關鍵幀提取和鏡頭類聚方法，采取了直方圖信息、信息熵和聚類算法相結合的思想，提出了改進的方法，通過實驗對改進算法進行了進一步的驗證，最后利用軟件編程，對部分關鍵技術內容進行了軟件實現(xiàn)。
　　 論文的主要研究內容如下：
　　 (1)為了實現(xiàn)視頻內容有效分析和檢索，本文對視頻的鏡頭檢測技

3、術進行了研究，結合新聞視頻在特征和鏡頭變換上的特點，在原有算法優(yōu)點的基礎上引入信息熵的知識，實現(xiàn)了基于HSV模型的直方圖求交互信息量鏡頭檢測算法，實驗驗證表明該方法對視頻鏡頭檢測性能有了較大的改善。
　　 (2)本文對關鍵幀提取技術進行了研究，結合之前鏡頭檢測中對信息熵與直方信息融合技術的學習，采用了基于視頻幀間交互信息量和聚類算法的提取方法，通過對新聞視頻內容的提取處理，實現(xiàn)了鏡頭內容的全面表達。
　　 (3)針對鏡頭