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摘要:
视频片段检索是基于内容的视频检索的主要方式,它需要解决两个问题:(1) 从视频库里自动分割出与查询片段相似的多个片段;(2) 按照相似度从高到低排列这些相似片段.首次尝试运用图论的匹配理论来解决这两个问题.针对问题(1),把检索过程分为两个阶段:镜头检索和片段检索.在镜头检索阶段,利用相机运动信息,一个变化较大的镜头被划分为几个内容一致的子镜头,两个镜头的相似性通过对应子镜头的相似性计算得到;在片段检索阶段,通过考察相似镜头的连续性初步得到一个个相似片段,再运用最大匹配的Hungarian算法来确定真正的相似片段.针对问题(2),考虑了片段相似性判断的视觉、粒度、顺序和干扰因子,提出用最优匹配的Kuhn-Munkres算法和动态规划算法相结合,来解决片段相似度的度量问题.实验对比结果表明,所提出的方法在片段检索中可以取得更高的检索精度和更快的检索速度.
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文献信息
篇名 一种通过视频片段进行视频检索的方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 基于内容的视频检索 片段 相似度 最大匹配 最优匹配
年,卷(期) 2003,(8) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1409-1417
页数 9页 分类号 TP391
字数 7433字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭宗明 北京大学计算机科学技术研究所 24 254 9.0 15.0
5 彭宇新 北京大学计算机科学技术研究所 10 208 6.0 10.0
9 Ngo Chong-Wah 香港城市大学计算机科学系 3 145 3.0 3.0
10 董庆杰 北京大学计算机科学技术研究所 2 85 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
基于内容的视频检索
片段
相似度
最大匹配
最优匹配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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