检索结果-南通市图书馆

作者：张华贵复旦大学

学位级别：硕士

视频是信息最丰富的载体,随着网络技术的突飞猛进,人们的交互和信息传递方式也从传统的书信和纸张慢慢迁移到图片、语音和视频中。随着数字视频技术和网络传输技术的发展,加上现代社交网络的日新月异,网络上数字视频的数据量呈现指数级... 详细信息

视频是信息最丰富的载体,随着网络技术的突飞猛进,人们的交互和信息传递方式也从传统的书信和纸张慢慢迁移到图片、语音和视频中。随着数字视频技术和网络传输技术的发展,加上现代社交网络的日新月异,网络上数字视频的数据量呈现指数级增长。因此如何对这些网络上的海量视频进行检索、管理和版权保护就成了现在一个比较大的问题。其中一个比较突出的问题就是这些网络视频中存在着大量的近重复(near-duplicate)的视频。这些大量重复的视频不仅浪费了比较宝贵的存储空间,而且对于后期的检索和维护也带来诸多不便。对于视频的近重复检索不仅具有深远的学术价值,而且能带来可观的经济价值,可以提高网络视频的管理、检索和浏览效率,还可以提供新闻图像的跟踪、版权保护,甚至现在商业的搜索引擎都已经提供基于图片和视频的近重复检索技术的图像和视频搜索。本论文首先会介绍下现有框架各个部分算法的发展历史,然后会另辟蹊径,把这些算法组合成一个新的框架,并应用其来解决视频的近重复检索问题,最后把本文的算法框架和现有的算法做个比较,并阐明各自的优缺点。本论文的主要工作如下：首先简单介绍一下现有视频近重复检测理论的基本框架、研究现状、研究方向等等,并从视频近重复检测理论的研究框架中截取部分进行比较详细的阐述;比如视频的帧、关键帧、镜头和场景分割等等。挑选出比较经典的算法进行重点介绍,并说明其存在的缺陷。然后对于采用的关键点特征(key point feature)做一个重点描述。包括其算法框架、发展的历史、有哪些经典的关键点特征的提取算法,以及其存在的缺陷和待改进和提高的地方。局部特征是孤立的特征,其拥有良好的抗干扰能力,但是其失去了特征与特征之间的全局性,所以后来的研究者有很多是针对局部特征的组织全局联系的。论文的第三部分会对这一块的研究工作做个简单的回顾。最后利用局部关键点特征和新的特征构造和组织框架,提出了一种新的基于局部关键点特征的视频近重复检测算法。并将现有的算法跟以往的经典算法做了比较。

关键词：近重复检测视频检索机器学习 FAST Pyramid 局部关键点局部特征 hadoop

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多源新闻视频中相似关键帧分析研究

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小型微型计算机系统 2009年第4期30卷 770-774页

作者：文军吴玲达曾璞谢毓湘国防科技大学多媒体研究与开发中心湖南长沙410073 国防科技大学理学院湖南长沙410073

分析不同来源视频中关键帧的相似度是新闻视频分析与组织中一项重要的支持技术,当前工作直接利用图像匹配分析方法进行研究,而没有充分结合新闻视频本身的特点和特定的需求,因此存在种种局限.针对这些不足,本文提出了一种快速有效的层... 详细信息

分析不同来源视频中关键帧的相似度是新闻视频分析与组织中一项重要的支持技术,当前工作直接利用图像匹配分析方法进行研究,而没有充分结合新闻视频本身的特点和特定的需求,因此存在种种局限.针对这些不足,本文提出了一种快速有效的层次化过滤方法来识别新闻视频关键帧.该方法首先对局部关键点的获取和精减技术进行了研究,在第一层过滤中应用基于熵的方法选择相似关键帧候选集,在第二层过滤分析中利用相似关键帧的对称性得到可信的识别结果.实验显示,这种方法显著的提高了匹配分析的速度,并且具有较好的识别效率.

关键词：多源新闻视频相似关键帧局部关键点

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网络重复视频检测算法研究

网络重复视频检测算法研究

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作者：余永跃中南大学

学位级别：硕士

摘要：随着网络上视频数量的增长,网络视频中往往存在着大量重复的(duplicate)或近似重复的(near-duplicate)视频。这些大量的重复视频不仅浪费了存储空间,也给视频的有效管理带来不便,并且给用户在网络上搜索感兴趣的视频时返回过多的... 详细信息

摘要：随着网络上视频数量的增长,网络视频中往往存在着大量重复的(duplicate)或近似重复的(near-duplicate)视频。这些大量的重复视频不仅浪费了存储空间,也给视频的有效管理带来不便,并且给用户在网络上搜索感兴趣的视频时返回过多的重复结果。因此,为了提高网络视频的管理、检索及浏览效率,高效的视频重复检测方法就显得十分必要。除此之外,视频重复检测技术还具有广阔的应用前景,包括新闻图像或新闻视频的跟踪、商标侵权检测等等。本文重点研究基于内容的网络视频重复检测方法。传统的视频重复检测方法是基于文本的检索方法,这类方法需要大量的人工标注。而基于内容的检测方法包括基于全局特征的方法和基于局部关键点匹配的方法。基于全局特征的方法其特点是检测速度快,对那些几乎完全相同的视频或者具有简单场景的视频能取得较好的检测结果,但是很难检测那些在内容上做了一些改变(颜色、光照、插入或删除了若干帧等)的重复视频。而基于局部关键点的方法虽然能较准确地检测那些具有复杂场景的视频,但是检测过程非常耗时。而视频检索系统不仅要求精确率还要求实时性。因此,本文提出了一种新的基于镜头层比较(Shot Level Comparison, SLC)的精确最近邻查找的视频重复检测方法(SLC+NNS),该方法在镜头层定义了一个新的特征：镜头签名(Shot Signature),然后将视频的镜头看作一个比较单元,通过视频问匹配镜头的比例来判断视频的相似性。除此之外,为了进一步提高SLC+NNS方法的检测速度,本文将LSH近似最近邻查找技术用于镜头层比较来快速查找相似镜头,得到了基于镜头层比较和LSH技术的快速视频重复检测算法(SLC+LSH)。实验结果表明,使用本文的SLC+NNS方法,得到了很好的检测性能,并且速度很快,特别是对于复杂场景的视频重复检测性能明显优于基于全局特征的方法(Sig-CH)和基于上下文的方法(CONT+CONX),而且在准确性上与目前最好的基于局部关键点匹配的HIRACH方法几乎完全一样,但速度比HIRACH方法快数万倍。而结合LSH技术后的SLC+LSH方法,在准确率没有明显下降的情况下,速度比SLC+NNS方法提高了很多倍。图30幅,表15个,参考文献60篇。

关键词：视频重复检测镜头层比较 LSH 镜头签名局部关键点

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一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法

引用

广西科技大学学报 2022年第4期33卷 70-77页

作者：苏宇刘海燕李国勇广西科技大学机械与汽车工程学院广西柳州545616 河池职业教育中心学校机电系广西河池547000

针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法。基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS... 详细信息

针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法。基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS)关键点检测方法和非最大抑制值处理关键点,通过改进的快速点特征直方图(FPFH)优化建立关键点之间的对应关系组,融合过滤筛选、PCA主方向限制,以降低迭代次数且能利用ICP进行精准配准。本文对飞机点云、道路点云和兔子点云的点云配准数据进行特征点检测方法对比实验,实验表明:在相同的迭代次数条件下,RANSAC+PCA+ICP配准方法比RANSAC+ICP配准方法更具有稳定性,运算时间分别降低7.60%、13.49%、15.64%,并具有较好的配准效果。

关键词：点云配准随机采样一致性(RANSAC) 主成分分析(PCA) 局部关键点迭代最近点法(ICP)

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