视频图像检索技术的研究与实现

视频图像检索技术的研究与实现

一、前言

视频图像检索技术是近年来媒体资料管理及应用技术中的一个

热点问题。随着数字多媒体技术的发展，用户提示迅速提高，对

视频图像检索的需求也越来越大。

二、视频图像检索技术的基本原理

视频图像检索技术是通过计算机对图像和视频进行分析和处理，提取出一些特征，然后进行建立、存储和查询等操作，实现对图

像和视频的检索和管理。其中，包括图像和视频特征提取、相似

度比较、图像和视频检索模型等。

（一）图像和视频特征提取

图像和视频特征提取是整个检索过程的基础。图像和视频特征

提取可以通过分析图像和视频的空间、时间、色彩、纹理、形状

等多方面特征进行提取，并将提取出的特征转换成可计算的特征

向量，作为后续相似性计算的基础。

（二）相似度比较

相似度比较是检索引擎中比较重要的环节，主要是利用相应的

相似性度量算法，计算测试数据的与每个图像或视频的相似度，

并选取相似度高的图像或视频返回结果，进行相应的搜索。

（三）图像和视频检索模型

图像和视频检索模型主要分为三类：基于文本检索模型、基于

内容检索模型和基于语义检索模型。基于文本检索模型主要依据

检索关键字进行检索，但是这种检索模型不能保证检索结果的精

确性；基于内容检索模型依据图像和视频的特征值作为查询条件，可以一定程度上保证检索结果的准确性；基于语义检索模型依据

检索结果的语义信息进行匹配，可以更加准确地获得满足用户需

求的搜索结果。

三、视频图像检索技术的应用

视频图像检索技术目前已经被广泛应用于多媒体领域中，比如

智能监控、图像识别、智能安防、电影等。

（一）智能监控

智能监控是一种在监视范围内自动发现异常、危险行为和事件

的智能系统。视频图像检索技术的应用可以通过对监控视频进行

特征提取，识别到异常事件，并及时将画面传输给对应的工作人员。

（二）智能安防

智能安防是电子安防系统的一个新方向，通过视频图像检索技术，来对安防画面进行处理和识别，做到对异常情况进行及时检

测和预警。

（三）电影领域

在电影领域，视频图像检索技术可以用于短片制作、特效设计

以及电影分类等方面。通过对电影的图像和视频进行特征匹配，

可以达到自动分类和整理电影数据的效果。

四、视频图像检索技术的研究进展

视频图像技术作为一个相对年轻的研究领域，在不断地进步和

发展中。

（一）神经网络技术

神经网络技术主要是通过对样本数据进行学习，建立适合某种

任务的模型，实现对图像和视频的识别和分类。

（二）深度学习技术

深度学习技术主要是通过训练超大型神经网络来进行特征提取，从而实现对图像和视频的处理、分类和检索等功能。

（三）卷积神经网络技术

卷积神经网络技术主要针对图像数据特点，通过卷积操作和池

化操作等，实现对图像特征提取、分类和识别等功能。

五、结论

视频图像检索技术在多媒体领域中的应用非常广泛，同时也有着不断地进步和发展。通过不断地研究和探索，在未来的发展道路上，视频图像检索技术将会实现更加智能化、高效化的应用。