基于内容的视频分析与检索
基于深度学习的视频内容检索与分类
基于深度学习的视频内容检索与分类随着互联网的普及，视频成为了互联网上最主流的媒体形式之一。
现在人们可以在各种平台上自由地上传、观看各种类型的视频。
这个数据千变万化的世界无疑让人们的选择变得更加困难。
如何在这些庞杂多变的视频数据中快速找到所需的内容，也就成为了面临的挑战。
基于深度学习的视频内容检索及分类技术，可以帮助我们解决这个迫切的问题。
该技术可以有效识别视频中的物体、人物、场景等元素，从而帮助我们更快地找到所需的视频。
1.深度学习技术简介深度学习（Deep Learning）是一种人工智能技术，它模拟人脑神经元网络进行学习，实现对认知过程的模拟。
该技术可以帮助计算机识别复杂的对象、上下文感知、异常检测等任务。
深度学习的核心组件是神经网络，这是一个由多重网络层组成的模型体系，每层都包含大量神经元。
这些层可以让计算机学习不同复杂度的特征和概念，从而对数据进行更加准确的预测和分类。
2.视频内容检索的深度学习模型视频内容检索可以帮助我们快速地找到我们需要观看的视频。
通常来说，视频内容检索分为以下几个步骤：2.1 视频分帧和编码在视频内容检索之前，我们首先需要将视频分帧，即将整个视频拆分成一组独立的图像帧。
然后，我们需要将每一帧进行编码，以便计算机能够分析和识别它们。
常用的编码包括JPEG、PNG、H.264、AVI等。
2.2 物体检测和人脸识别深度学习技术可以帮助我们对视频中的物体和人脸进行检测和识别。
目前，一些流行的深度学习物体检测技术包括YOLO、SSD、RCNN等。
这些算法能够在视频中识别出人类、动物、车辆等不同种类的对象。
而人脸识别技术也是一个重要的视频内容检索技术。
现代人脸识别技术可以准确区分不同的人脸，并对它们进行跟踪。
这些技术不仅可以帮助我们在搜索中更好地锁定目标，还可以用于安全监控和人流量统计等场景。
2.3 视频分类视频分类是指将不同类型的视频归类于不同的类别。
现代深度学习模型可以识别许多不同类型的视频，例如电影、音乐视频、运动视频、新闻报道等。
基于深度学习的视频内容分析与事件检测
基于深度学习的视频内容分析与事件检测随着社交媒体和视频分享平台的普及，每天产生的视频数量庞大且不断增长。
针对这些海量的视频数据，如何从中提取有用的信息和发现其中的事件成为了一个重要的问题。
基于深度学习的视频内容分析与事件检测技术应运而生，通过对视频内容进行分析和理解，能够实现对视频中的事件进行自动检测和识别。
一、视频内容分析在深度学习中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习模型，其强大的模式识别能力使得它在各个领域都有广泛应用。
在视频内容分析中，深度学习可以应用于以下几个方面：1. 视频目标检测：通过训练一个深度学习模型，可以实现对视频中目标物体的检测和定位。
该技术可以广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。
2. 行为识别：通过对视频中人物的动作和行为进行分析和识别，可以实现对事件的理解和推理。
这种技术可以应用于视频监控、体育分析等领域。
3. 视频内容理解：通过对视频中的图像和声音进行深度学习模型的训练，可以实现对视频内容的理解和解释。
这种技术可以用于视频搜索、视频推荐等领域。
二、基于深度学习的视频事件检测方法基于深度学习的视频事件检测方法主要包括以下几个步骤：1. 数据集准备：首先需要准备一个合适的视频数据集，该数据集包含训练和测试视频，以及对应的事件标签。
数据集的规模和质量对于深度学习模型的训练和表现都有重要影响。
2. 特征提取：视频数据是一个时空序列数据，对它的处理需要考虑空间和时间信息。
在特征提取阶段，可以采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型来提取视频的空间和时间特征。
3. 事件检测：基于提取的特征，可以使用分类器或者回归模型来对事件进行检测和分类。
一种常见的方法是将视频分割成一系列的片段，然后分别对每个片段进行事件检测。
4. 结果评估：对于事件检测的结果，需要进行准确性和鲁棒性的评估。
可以使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等来评估模型的性能。
三、基于深度学习的视频内容分析与事件检测的应用案例1. 视频监控：深度学习可以应用于视频监控领域，通过对监控视频中的目标物体进行检测和识别，可以实现对异常行为的检测和预警。
基于内容视频信息检索系统的分析研究
特征的提取 ， 形成描述镜头 的特征索引 ； 依据镜头组织 和 特征索 引 ， 采用视频 聚类等方法研究镜头之 间的关 系 ， 把
内容相 近的镜头组合起来 ， 逐步缩小检索范 围 ， 直至查询 到所需 的视频数据 ， 按照用户要求返 回给用户 。 中镜头 其 检测技 术 、 镜头 聚类 技术 、 视频 库组织 和索 引技术 、 基于
【 ｂｔａｔ Ｔ ｉ ｐｐ ｒｇｖｓａｂ ｅ ｎｒ ｕｔ ｎ ｔ ｍ ｉ ｔ ｈ ｏ ｇ ｓａ ｄ ｐ ｎｉｌｓｏ ｏ ｔ ｔｂ ｓｄ ｖｄ ｏｒｔｅａ ｓｓ ｍ． ｒ Ａ ｓ ｃ】 ｈｓ ａ ｅ ｉ ｒ ｆｉｔ ｄ ｃｉ ｏ ａ ｅ ｎ ｌ ｉ ｎ ｒ ｃｐ ｆｃｎｅ — ａｅ ｉｅ ｅｒ ｖｌ ｙｔ ｆ － ｒ ｅ ｉ ｏ ｏ ｎ ｃ ｏｅ ｉ ｅ ｎ ｉ ｅ ｕ
ｔｅ ｎ ｌｚｓ ｓｖ ｒ ｙ ｉａ ｙｔｍｓ ｏ ｉｅ ｎｏｍａｉｎ ｒｔ ｅａ ｓｓｅ ｈ ｒ ａ ａｙ ｅ ｅ ｅａ ｔｐｃ ｌｓｓｅ ｆｖｄ ｏ ｉｆ ｒ ｔ ｅｒ ｖ ｌ ｙｔｍ，ｐ ｉｔ ｕ ｈ ｒｂｅ ｎ ｈ ｒｌｖ ｎ ｏｕｉｎ ａ ｄ ｌ ｏ ｉ ｏｎｓ ｔｔｅ ｐｏ ｌｍｓ ａ ｄ ｔｅ ｅｅ ａ ｔｓｌｔ ｓ ｎ ｏ ｏ
些系统能综合利用媒体 的若 干特征 ，但往往局 限于媒体 特征 的外部组合 ，还没有深 入研究 各类媒体特征 的内在 相关性 ， 更没有考虑 多媒体对 象的高层语义 特征 。
２ 基 于 内容 视 频信 息检 索 系统 实 例分 析
２１ Ｃｕ Ｖｉ ｅ ． ｅ ｄｏ
Ｉ Ｍ 的 Ｃ ｅ ｉｅｔ由视 频检 索 和浏 览 系统 、 Ｂ ｕ ＶｄｏＪ ２ 多媒体 信息 自动索 引系统组 成 ， 其结构如 图 ｌ 所示 ， 目标 是解 其 决大规模视频数据库 的生成 、索引和使用等具有挑 战性
基于内容的视频检索
基于内容的视频检索技术1、什么是基于内容的视频检索技术视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。
视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。
2、需要使用哪些技术一、视频镜头检测技术。
由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。
对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。
镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。
镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。
二、关键帧提取技术。
检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。
镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。
3、基于内容的视频检索技术的现状基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。
索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。
用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，视频数据的数量呈现爆炸式增长，如何高效地分析和检索视频内容成为了亟待解决的问题。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术应运而生，它能够有效地提取和识别视频中的关键信息，为用户提供准确、高效、个性化的检索服务。
本文将深入探讨基于条件随机场技术在视频内容分析与检索领域中的应用和研究进展。
首先，我们将介绍条件随机场（CRF）模型及其在自然语言处理领域中的成功应用。
CRF是一种概率图模型，能够建模变量之间复杂而又有依赖关系的联合概率分布。
在自然语言处理中，CRF已经被广泛应用于词性标注、命名实体识别等任务上，并取得了显著成果。
基于这一成功经验，研究者开始将CRF模型引入到视频内容分析与检索领域。
其次，我们将详细介绍基于CRF的视频内容分析方法及其关键技术。
首先是特征提取与表示技术。
视频数据的特征提取是视频内容分析的基础，而合适的特征表示能够更好地捕捉视频中的关键信息。
基于CRF的方法能够利用丰富的上下文信息，对视频中的目标进行更准确、全面地建模。
其次是目标检测与跟踪技术。
基于CRF模型，可以对视频中的目标进行准确地检测和跟踪，从而为后续分析和检索提供可靠的基础数据。
最后是内容分析与检索技术。
基于CRF模型，可以对视频内容进行语义分析、关键帧提取、事件识别等任务，并为用户提供高效、准确、个性化的检索服务。
然后，我们将介绍基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中取得的研究成果和应用案例。
研究者们利用CRF模型在视频目标识别、行为识别等任务上取得了显著成果，并应用于实际场景中，如智能监控系统、智能交通系统等领域。
这些案例证明了基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中具有巨大潜力，并且具有广阔应用前景。
接着，我们将讨论基于CRF模型的视频内容分析与检索技术面临的挑战和问题。
首先是模型训练和参数优化问题。
CRF模型的训练需要大量的标注数据，而视频数据的标注成本较高，导致数据集规模有限。
基于内容的视频检索技术
２关键技术 ． 镜头分割视频流 中的镜头 ，是 由时间连续的视频祯
结合起来 ，以描述 视频节 目中有语 义意义 的事件 或活 动。这个工作称为镜头聚类。 （ ） 于分割的方法 。从一般 的角度来看 ，镜头 １ 基 聚类也可看作一个视频分 割问题 、与镜 头的时域分割不 同，这里不是也不能完全按 时间轴进行 切割 ，因为镜头 聚类 中镜头并不一定在播放 时间上连续 。可 以凭借助突 变或渐变检测将视频分成一 系列镜头 ，再根据 内容的相 关性结合镜头形成 聚类 。 （ 下转９ 页 ） ６
随着多媒体技术的发展和信息高速公路的出现 ，数 字视频的存储和传输技术都取得了重大 的进展 。视频检
索就是要从大量的视频数据 中找到所需 的视频 片断 。传
统 的视频检索只能通过快进和快退 顺序的方 法人工查 找 ，因而是一件非常繁琐耗时的工作 ，这显然已无法满 足多媒体数据库的要求 。用户往往希望只要给出例子或 特征描述 ，系统就能 自动地找到所需 的视频片断点 ，即
基站 １ 间的距 离 ；ｄ２ 之 ０ 是基站０ 与基站２ 间的距 离 ；ｄ 之 。 是车载终端与基站０ 之间的距离 ；ｄ是车载终端与基站 １ ｌ 之 间的距离 ；ｄ是车 载终端 与基站２ 间的距 离 。根据 ２ 之
效集成各种物流要素 的物流信息平台 ，可以为物流服务 供应商 、货物制造商和货 主提供统一高效 的沟通界面 ，
二 、内容
１视频数据 ．
１１ 频 数 据 的 结 构 ． 视
图像方式则采用基于运动 向量的参数模型 ，利用图像技
术获取运动 向量 ，从而建立模 型。 （ ）局部运动 向量 ２ 检测。视频 中的局部运动指场景中的 目标运动 ，它可看
描述视频（ 包括描述 它的元数据 ） 可从 以下３ 方面 个
基于内容的多媒体检索技术
基于内容的多媒体检索技术在当今信息爆炸的时代，多媒体数据如图片、音频、视频等的数量呈指数级增长。
如何从海量的多媒体数据中快速准确地找到我们需要的信息，成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，为我们提供了一种有效的解决方案。
基于内容的多媒体检索技术是一种直接根据多媒体数据的内容特征进行检索的方法，它与传统的基于文本标注的检索方式有很大的不同。
传统的检索方式往往依赖于人工对多媒体数据进行标注，然后通过对标注文本的关键字匹配来实现检索。
这种方式不仅效率低下，而且标注的准确性和完整性也难以保证，容易导致检索结果的不准确和不全面。
而基于内容的多媒体检索技术则通过对多媒体数据本身的内容进行分析和提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、视频的帧等，然后建立相应的索引，从而实现快速准确的检索。
在图像检索方面，基于内容的检索技术通常会先对图像进行特征提取。
例如，对于颜色特征，可以通过计算图像中颜色的分布、主色调等来描述；对于形状特征，可以使用边缘检测、轮廓提取等方法来获取；纹理特征则可以通过分析图像中像素的重复模式和变化规律来确定。
这些特征被提取出来后，会被转化为一种可以进行比较和匹配的形式，存储在数据库中。
当用户输入一张查询图像时，系统会提取其特征，并与数据库中的特征进行比对，找出相似的图像返回给用户。
音频检索也是基于内容的多媒体检索技术的一个重要应用领域。
音频的特征包括频率、幅度、时长、节奏等。
通过对这些特征的分析，可以实现对音乐、语音等音频数据的检索。
比如，用户想要查找一首特定旋律的歌曲，系统可以通过对输入的旋律特征进行分析，在数据库中找到与之匹配的音频文件。
视频检索相对来说更为复杂，因为视频不仅包含图像和音频信息，还有时间维度上的变化。
在视频检索中，除了要提取图像和音频的特征外，还需要考虑镜头切换、场景变化等因素。
例如，可以通过关键帧提取、镜头分割等技术来对视频进行分析，提取出有代表性的特征，以便进行检索。
基于内容的视频检索技术研究
对 内 容 的描 述 不 是 一 种 准 确 的 描 述 ，因 此 ， Ｂ Ｒ采 用 相 似 性 匹 ＣＶ 配 的方 法 逐 步 求 精 ， 以获 得 查 询 结果 ， 即不 断 减 小 查 询 结 果 的 范 围 ， 直
３ 基 于边 缘 的 方 法 ） 由 于在 镜 头 切 变 时新 旧边 缘 应 在 不 同 的 位置 ， 以 可先 提 取 两 幅 所
３１ ．． 光 流 检 测 法 ２ 张 宏 江 等人 还 提 出 了光 流 检测 法 ． 方 法 的 原 理 是 镜 头 切换 时 无 该 我们 知道 传 统 的 视频 检 索 技 术 主 要包 括 镜 头 检 测 、 键 帧 提 取 或 关 而镜 头运 动 应 适 合 某 种特 定 的光 流 类 型 。 它 能 将 渐 变切 换 与 镜 镜头集类 、 征库的建立以及匹配算法等 ， 特 主要 提 取 视 频 特 征 传 统 的 光 流 ， 但 方 法 是先 对 视 频 完 全解 码 ， 分 割 镜 头并 提 取 关 键 帧 ， 后 提 取 特 征 ， 头 的运 动 区分 开 来 ． 计 算 复杂 且 在 光 照 变 化 很 大情 况 下 检 测失 败 再 最 ．． 这 样 就会 产 生计 算 量 比 较 大 ， 响 视 频 检 索 效 率 ， 对 特 征 的描 述 也 ３１３ 基 于 模 型 的 方 法 影 而
便 将 直 ２时 图。 频 可 以先 分 为 场 景 ， 景 可 以分 为 镜 头 ， 是 视 频最 基 本 组 成 单 问时 ， 认 为 潜 在 渐 变 开 始 ， 差 值 开 始 累加 ， 到 累 加 和 大 于 ｄ 视 场 帧 当帧 间差 小 于 ｄ １时认 为 渐 变 结 束 。 这种 方 法 对 渐 变 检测 元 。 将视 频 分 为 场 景 的处 理 叫做 场 景 检测 ， 场 景 分 为 镜 头 的 操 作 叫 认 为 有 渐 变 ， 将 有 较 好 的 效果 ． 对 镜 头 的 缓慢 运 动仍 可 能 会 造 成误 识 别 。 但 镜 头 分 割 ， 头 分 割 是 视频 层 次 化 的 基 础 。 镜 Ｙ ｏＢ Ｌ提 出 了一种 滑 动窗 口检 测 法 。先 以待 检 的 帧 作为 中心 开 ｅ
基于内容的视频检索
1
主要内容
问题旳引入 国内外研究现状 基于内容旳视频检索简介 视频构造旳分析 关键技术 视频检索和浏览 目前研究中存在旳问题及将来旳发展趋势
2
一、问题旳引入
近年来，数字视频信息出现了飞速膨胀， 新旳视频应用，如数字图书馆、视频点 播、数字电视等，已经为越来越多旳人 所接受和熟悉。
在运动量取局部最小值处选用关键帧， 它反应了视频数据中旳一种“静止”特 点，视频中经过摄像机在一种新旳位置 上停留或经过人物旳某一运动旳短暂停 留来强调其主要性。 光流 光流场
40
首先经过Horn-Schunck法计算光流，对 每个像素光流分量旳模求和，作为第k 帧旳运动量M(k)，即
其中 Ox(i,j,k)是k帧内(i ,j)像素光 流旳X分量，Oy(i,j,k)是k帧内像素(i,j) 光流旳Y分量。
44
颜色特征
颜色是图像最明显旳特征，与其他特征 相比，颜色特征计算简朴、性质稳定， 对于旋转、平移、尺度变化都不敏感， 体现出很强旳鲁棒性。
颜色特征涉及颜色直方图、主要颜色、 平均亮度等。
45
其中利用主要颜色和平均亮度进行图像 旳相同匹配是很粗略旳，但是它们能够 作为层次检索措施旳粗查，对粗查旳成 果再利用子块划分旳颜色直方图匹配进 行进一步旳细查。
8
三、基于内容旳视频检索简介
我们需要研究旳是，信息检索系统怎样 适本地表达用户所要求旳内容，并在视 频数据库中找出符合这个查询要求旳信 息返回给用户。
Content-Based Video Retrieval,CBVR 根据视频旳内容和上下文关系，对大规
模视频数据库中旳视频数据进行检索 提供这么一种算法：在没有人工参加旳
9
目前，基于内容旳视频检索研究，除了 辨认和描述图像旳颜色、纹理、形状和 空间关系外，主要旳研究集中在视频分 割、特征提取和描述（涉及视觉特征、 颜色、纹理和形状及运动信息和对象信 息等）、关键帧提取和构造分析等方面
基于内容的视频检索
基于内容的视频检索Content-Based Video Retrieval (CBVR)视频是集图像、声音、文字等为一体的综合性媒体，在众多媒体种类中携带的信息量最大。
随着互联网技术的发展和网络带宽的提升，网络视频数据量成爆炸式增长，如何对互联网上的海量视频数据进行检索已成为国内外的研究热点，是新一代搜索引擎的主要研究内容。
视频检索是通过对海量的非结构化的视频数据进行结构化分析，提取视频内容的特征（包含语义特征），在此基础上实现从内容上对视频进行检索。
原始视频要根据其内容建立索引，需要有一种算法，在无人参与的情况下，能够自动提取并描述视频的特征和内容。
与传统文本检索相比，视频检索存在很大的技术难度。
首先，视频内容的特征难以提取与处理，特别是语义特征的提取存在很大的困难。
其次，视频检索在索引建立、查询处理以及人机交互等方面都与传统的文本搜索存在很大区别，还有一些技术难题有待解决。
视频检索的基本流程：结构化分析→特征提取→语义提取→高维索引→检索反馈→浏览应用动态特征静态特征提取镜头的特征及关键帧的视觉特征存入视频数据库。
在建库后，利用相似度的测量实现基于内容的检索。
1.结构化分析对于视频可以按照如下结构进行分层：视频序列→→→→场景→→→→→→→→镜头→→→→→→→→→帧video scene shot frame（不一定时间连续）（时空连续）（静止画面）（最小语义单元）（摄像机的一次拍摄）（胶片的一格）各层都可以用一些属性来描述。
视频序列的属性主要包括场景的个数和持续时间；场景的属性包括标题、持续时间、镜头数目、开始镜头、结束镜头等；镜头的属性包括持续时间、开始帧号、结束帧号、代表帧集合、特征空间向量等；帧有大量的属性，包括直方图、轮廓图、DC及AC分量图等。
视频结构化分析是指对视频进行镜头分割、关键帧提取和场景分割等处理，从而得到视频的结构化信息，并进一步为视频的检索和浏览提供基本访问单元。
多媒体教学中基于内容的视频检索
空间关系、 运动信息等。前 ３ 种是图像和视频共有的， 属于数字
图像处理 中较为成熟的技术 。对象 提取和跟踪是视 频分析 中最
结
构 化
困难的部分， 可利用运动信息进行处理 ， 即先将每帧图像分割成 具有相似视觉特征的区域 ， 然后根据各个区域的运动特征， 按照
张景辉 田树华① 刘树 明①
（ 天津大学电子信息工程学院 天津 ３０７ ； 唐山学院） ００２①
［ 关键词 ］ 多媒体教 学 视频检索 视音频信 息
［ 中圈分类 号］ Ｔ ９ ［ Ｐ３１ 文献标识码 ］ Ａ ［ 文章编号 ］ １０ ６３ （０６ ０ ０ １ — ２ ０８— ６３２０ ）５— ７７ ０
熟， 如互联 网的搜索引擎 即是采用 了基 于关键词 的检索 方式 ， 由
运动信息
镜 分割 头
■ 岫
ｌ 特征分 Ｉ关键 舣 析 摄
Байду номын сангаас
于数据内容具有结构化特征， 因此可以用一定关系模型来描述。 而视频、 音频等多媒体信息内容具有非结构化的特性， 不容易用
关系模型进行 描述 ， 加之 视音 频是与 时间有关 系 的连续媒 体信 息， 网络 中其均 以视频 、 音频 流媒体 形式 存在 。 因此 这种流 媒体 形式的检索是很困难的。 １ 基 于内容分析的视频检 索方 法的提 出
得到了广泛的应用。 ２ 多媒体教学信息检索工作流 程 ．
型 ， ］即突变和渐变。突变时 ， 镜头直接切换到下一个； 渐变时，
从 一个 镜头到下一个镜头 会有 一个 持续多 帧 的变化 过程 ， 见 常
《基于深度学习的视频内容检索》
《基于深度学习的视频内容检索》
本文旨在探讨基于深度学习的视频内容检索，其中包含了技术背景、相关技术、可行性分析以及研究成果等内容。
技术背景：随着影像技术的发展，视频内容的质量与数量不断提高，用户的视频需求也越来越复杂，传统的内容检索技术受到很大的局限，因此出现了基于深度学习的视频内容检索技术。
这一技术可以通过深度神经网络来抽取视频图像和语音信息，根据用户指定的需求来实现对视频的搜索和检索。
相关技术：针对基于深度学习的视频内容检索，有三种方法可以更加准确的检索视频内容，即基于图像处理的方法、基于语音识别的方法和基于混合技术的方法。
基于图像处理的方法，可以使用卷积神经网络、视频特征提取、图像检测和分割等手段，抽取视频中的图像特征；基于语音识别的方法，则可以使用语音识别模型，抽取视频中的语音特征；而基于混合技术的方法，则可以使用图像处理和语音识别技术，同时抽取视频中的图像特征和语音特征，得到更准确的检索结果。
可行性分析：基于深度学习的视频内容检索可以有效的解决目前传统检索技术的缺陷，提供更好的检索效果，并具有良好的可扩展性，但其也存在一定的问题，如需要大量的训练数据，且深度学习网络的计算量较大，容易耗费大量的时间和资源。
研究成果：基于深度学习的视频内容检索可以满足各种视频应用的检索要求，准确率比传统技术有明显提升，并可以有效解决大规模视频检索的问题。
本文系统的总结了基于深度学习的
视频内容检索的相关研究，为进一步研究视频检索技术提供了可行性分析和有效的参考。
基于内容的视频检索研究
视频内容相似性匹 配算法
应用场景：视频内容相似性 匹配
定义：计算两个向量之间的 直线距离
优势：简单、直观、易于实 现
局限性：对高维数据敏感， 容易受到噪声干扰
定义：余弦相似 度算法是一种基 于向量空间模型 的相似度计算方 法，通过计算两 个向量的夹角的 余弦值来衡量它 们的相似程度。
添加标题
原理：将视频内容 表示为向量，每个 向量的维度对应于 不同的特征，例如 颜色、纹理、形状 等。然后计算这些 向量的余弦相似度， 以确定视频内容的
深度学习算法的优 化和改进，以提高 视频内容的识别精 度和效率。
跨模态视频检索技术 的研究，实现文本、 图像和视频等多模态 信息的融合检索。
视频数据隐私保护和 版权保护技术的研究 ，以保障视频数据的 安全和合法使用。
视频检索技术在教育 和娱乐等领域的应用 研究，以拓展视频检 索技术的实际应用价 值。
相似性。
添加标题
优势：余弦相似 度算法具有简单、
高效的特点，能 够快速计算大量 视频内容的相似 度，适用于大规 模视频检索和推
荐系统。
添加标题
应用：余弦相似 度算法广泛应用 于基于内容的视 频检索、推荐和 聚类等领域，有 助于提高视频检 索的准确性和效
率。
添加标题
哈希算法定义：将任意长度的数据映射为固定长度二进制串的算法。
哈希算法作用：用于快速检索和存储数据，常用于数据压缩和加密。
哈希算法在视频检索中的应用：将视频内容转化为哈希值，通过比较哈希值实现快速相 似性匹配。
哈希算法的优势：高效、准确、可扩展性强，适用于大规模视频数据检索。
深度神经网络：用 于特征提取和表示 学习
从视频中提取关 键帧、颜色、纹 理等视觉特征
电视新闻节目基于内容的视频检索技术及实现
与影像在整个新 闻节 目中出现 的时间跨度 大并且 在整个
视 频 文 件 中分 布 较 均 匀 。 利 用 统 计 学 的方 法 ， 用模 板 可 采 匹 配 技 术 实 现 播 音 员 镜 头 检 测 ， 般 分 ３ 步 骤 ： 先 利 一 个 首
据运动矢量 的数 目进行 检测 。 由于这 种方法 只进行最小
与一般 的视频相 比 ， 闻视频有其特殊性 ， 是一种 新 它
高 度 非 结 构 化 的数 据 流 ， 次 化 特征 比较 明 显 ， 般 包 括 层 一
在新 闻节 目中， 以播音员 帧开始 ， 此时的音频信号 以
语音信号为主 ， 无其他声音 。 接着 ， 播音员帧消失 ， 进行现 场报道 ， 此时音频信号中除 了语音信号外 ， 往伴随着现 往 场的各类 声音及噪声。 另外 ， 相邻 的新 闻条 目之 间往往会 有 一个明显的语音停 顿 。 基于上述特点 ， 可对音频信道计 算 短时平均能量 、 过零率 协方差 、 基本频率 能量 比和 Ｍｅ ｌ 倒 谱及其 差分进 行音频 分段和简单分类 ，从 而实现新 闻 条 目的 自动分段 。
２ 新 闻视 频 的层 次 化 结 构 分 析
２ ． 新 闻 条 目分 段 １
新 闻条 目是新 闻视频 自然具有 的结构单位 ，整 档新 闻就是 由若干新 闻条 目按序 编排而成 的 ，而且各个条 目
之 间相 对 独 立 ， 们 往 往 注 重 对 新 闻条 目的 检索 和浏 览 。 人 要 实 现 条 目的 自动 分 段 ，就 必 须 通 过 相 应 技 术 对 条 目边
用聚类方法得到类似播音员 的候选镜头类 ，统计其 时间
和空间特征 ， 把它与模板进行匹配 ， 根据某种相似度度量 决定其是否为播音员镜头 ；最后根据整段新 闻的时 间信 息， 在镜头类特征基础上 ， 用分类方法确定真正 的播音员 镜头 。统计方法可不受衣着 、 背景等变化的影响 ， 具有较
基于内容的视频检索技术
（ ，） ２ １ 一 Ｉ ＝ ｌ —
名
２０年第８ 总第２２ ０２ 期 ４期
维普资讯
数字电 视与数字视频／ ＩＩ ＬＩ Ｎ ＩＩ Ｌ Ｉ Ｏ Ｄ Ｔ ＂ Ａ ＤＤ Ｔ Ｄ ＧＡ Ｖ ＧＡ Ｖ Ｅ
它不考虑像素的位置信息 ， 而使用像素亮度 和色彩 的统计值 ， 因而抗噪能力 比模板匹配强 。其基本原 理是将 颜色 空间分 为一个个离散 的颜色小 区间 ， 然 后计算落人每个小区间的像素数 目。设颜色空间分 为 ｎ个区间 ， 是第 ｉ 中落入第 ｋ个颜色区间的 巩 帧 像 素数 目。帧间差可用下面公式表示
视频 聚 类就 是 根据 这 些 特 征进 行 的 。其 视频 处 理 的
一
直方图法 、基于边缘的方法和基于模 型的方法等 ４ 种。
（ ） 模 板 匹配 法 １
模板 匹配法 以两 帧对应像 素差 的绝对值 之 和 作 为帧间差 ， 其计算公式如下
般 过 程如 图 ｌ 示 。 所
ｄ ＝ ２ ｌ（，） Ｙ Ｉ （，） ｌ ）— （，） — ，
（ ｉ ｏＥ ｉ Ｍ ｄ１。例如 ， Ｖｄ ｄ ｏｅ） ｅ ｔ 一个典型的镜 头渐变模
型 可表 示 为
，
Ｙ ｔ＝ ｌｔｇ（ ， ，） 』 ｆｇ（ ｙ ｔ ，） Ｏ ）ｌ Ｙ ｆ＋ （） ２ （ ｘ Ｂ ， ，）
（） ４
其 中 ， Ｙ ｆ 即将逐渐消失 的镜头 ；２ ， ， 是 （ ，， 是 ） ｇ（ ）ｆ ｘ ，） 即将 出现的镜 头 ，如果镜头 内无运 动或运 动很小 ，
视频检索综述
视频检索综述视频检索综述随着互联网和多媒体技术的迅速发展，视频成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着视频数据的不断增长和视频内容的多样化，如何有效进行视频检索成为了一个值得研究的重要问题。
本文将对视频检索相关的技术和方法进行综述，旨在提供一个全面的了解和把握视频检索领域的现状和进展。
一、视频检索的概述视频检索是指从大规模视频数据集中，根据用户需求找到与之相关的视频片段的过程。
它具有很高的挑战性，主要源于视频数据包含的信息量大、内容复杂多样。
视频检索主要可以分为两个方面的研究，一是基于内容的视频检索，二是基于用户标记的视频检索。
基于内容的视频检索依靠计算机对视频内容的分析和理解，通过比对视频中的视觉特征、语义信息等，来进行检索。
而基于用户标记的视频检索则是依赖用户对视频的标记或注释信息，通过匹配标记与用户查询来实现检索。
二、基于内容的视频检索1. 视频特征提取为了使计算机能够对视频的内容进行分析，首先需要提取视频的特征。
视频特征可以从多个角度进行提取，包括低层次的视觉特征（如颜色、纹理等）、高层次的语义特征（如对象、行为等）以及混合特征。
低层次的视觉特征一般通过提取视频的帧间帧内差异、颜色直方图等来实现。
而高层次的语义特征则需要借助图像识别、行为分析等技术来提取。
2. 视频索引和检索视频索引是指将视频数据集转化为可用于检索的索引结构。
这一步通常包括对视频特征的描述和编码，以及构建索引结构。
视频检索则是在索引结构的基础上，根据用户查询进行匹配和检索。
常用的视频检索方法包括基于相似度的检索和基于学习的检索。
基于相似度的检索一般采用欧氏距离、余弦相似度等来度量视频之间的相似性，进而进行检索。
而基于学习的检索则通过训练分类器来学习视频的特征和标签之间的关系，以实现检索。
三、基于用户标记的视频检索除了基于内容的视频检索，基于用户标记的视频检索也是一种重要的检索方法。
用户标记是指用户对视频的注释或关键词信息。
基于深度学习的视频内容分析与智能检索算法研究
基于深度学习的视频内容分析与智能检索算法研究随着互联网的快速发展和视频数据的爆炸增长，视频内容分析和智能检索成为了当今研究的热点之一。
在过去的几年中，深度学习技术的崛起极大地推动了视频内容分析和智能检索算法的发展。
本文将介绍基于深度学习的视频内容分析和智能检索算法的研究现状，并探讨其中的关键技术和挑战。
一、介绍视频内容分析和智能检索是指通过对视频数据进行处理和分析，提取出其中的关键信息，并根据用户的需求进行相关视频的检索。
视频内容分析技术可以包括物体识别、行为分析、场景理解等方面，智能检索技术则可以根据用户的查询意图来精确地检索相关的视频内容。
传统的视频内容分析和智能检索算法主要基于手工设计的特征和浅层模型，但是这些方法往往存在着特征抽取不准确、模型表达能力有限的问题。
随着深度学习技术的兴起，研究者们开始将深度学习应用于视频内容分析和智能检索领域，取得了一系列的突破。
二、基于深度学习的视频内容分析基于深度学习的视频内容分析在物体识别、行为分析和场景理解等方面取得了显著的进展。
目前最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
在物体识别方面，研究者们提出了一些基于深度学习的方法，如基于CNN的物体识别方法，通过将视频帧作为输入，使用卷积层和池化层提取特征，然后通过全连接层进行分类。
此外，一些研究者还探索了将RNN应用于视频物体识别的方法，通过对视频序列进行建模，更好地捕捉物体在时间上的变化。
在行为分析方面，基于深度学习的方法在动作识别和动作生成等方面取得了显著的成果。
其中，基于CNN的方法通过将视频序列作为输入，使用3D卷积神经网络对时间和空间维度进行联合建模，从而实现了更精确的动作识别。
此外，一些研究者还通过结合CNN和RNN的方法，实现了基于深度学习的动作生成。
在场景理解方面，基于深度学习的方法可以通过对视频帧进行分析，实现对场景的理解和识别。
相关研究主要集中在视频分类和视频描述两个方面。
基于内容的视频检索研究
关键 词 视 频 数 据 处 理 基 于 内容 的视 频检 索 视 频 检 索 系 统 相 关 反馈
随着 科学 技 术的 迅 猛发 展 ， 算 机处 理 能力 的不 断 增强 ， 计 网
完 全确 定 。视 频数 据中 既有事 件高层 抽 象描 述 的语 义 内容 ， 有 又
络 中数据 的表现形 式亦 呈多 样 化。随之 Ｉｔ ｎｔ 的信 息发 布方 ｎｅ ｅ 上 ｒ
式 也由单 一的文 本方 式逐 步变 为 以图形 、 图像 、 画 、 频 等多 媒 动 视
底 层视 觉 感觉到 的声音 、 视频 等感 知内 容。视 频 数据 结构 化是 实 现 基 于内 容视频检 索 的前提 。 将视频 这种 非 结构 化 的图 像 流进 行
传统 的视频 检 索 方 式是 基 于 文本 的 检 索 方 式 ， 优 点 是 简 其
单、 快速 。但是 采用 单纯 基 于 文 本 的方 式 ， 其 自身 难 以解 决 的 有 问题。遐 严重 影 响 着 管 理 方 法 的 有 效 性和 检 索结 果 的 准 确 性 。 在传统视频 检索 系统 中 ， 述的模 糊 性是 其 自身难 以克服 的 先天 描 不 足。 因为视频信 息 内容 的丰富 性决 定 了很难 用 文 字准 确 、 整 完 地标弓视频 全部 ， 就 使 对 视频 信 恩 的描 述 存 在很 大 的模 糊 性 ， １ 这 从 而大大 影响 了检 索 效 果。 基 于文 本 的视 频 检 索 存在 的 主要 问 题 是 －ｌ ａ对网络 中海量 视频 数据 进 行人 工 标 引 ， 作 星巨 大 ， 切 工 不
连接 层 ， 是由时 间上 相 邻 近 的 镜 头 或 视 觉上 相 似 的镜 头 组合 而
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摘要文章简要介绍了从基于内容地视频分析与检索问题地提出到所涉及地关键技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面地研究热点及以后要做地工作.一、问题地提出：互联网地出现给人类带来了很大地便利,特别是实现资源共享之后地互联网,但面对这浩如烟海地资源到底哪些是对自己有利用价值地呢？而90年代以来,多媒体技术和网络技术地突飞猛进,人们正快速地进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型地多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新地服务形式和信息交流手段,在众多地多媒体信息中最大也是最主要地一种就是视频信息,人类接受地信息约有70%来自视觉,视频所携带地信息量远远大于语音和数据.在视频信息高度膨胀地今天,随之而来地问题就是对海量视频信息地高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量地视频信息,并从中找出自己感兴趣地内容.b5E2RGbCAP传统地视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧地查询是借助对帧图像地编号和注释来进行地,首先给帧图像加上一个对其描述地文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像地查询就变成了基于注释地查询.这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索地需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定地抽象,特定地标签只适合特定地查询；最后文字标签是靠观察者加上去地,因此受主观因素地影响,[1].从而需要一种客观全面地视频自动检索方法,不同地观察者可能有不同地描述基于内容地视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR>应运而生.它根据视频地内容及上下文关系,对大规模视频数据库中地视频数据进行检索.提供这样一种算法:在没有人工参与地情况下,自动提取并描述视频地特征和内容.区别于传统地基于关键字地检索手段.融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术.p1EanqFDPw近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域地大量应用,基于内容地视频检索技术己经成为近年来国内外研究地热点问题研究视频数据地高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息地快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷地视频信息浏览检索系统,既具有极大地理论价值,也具有巨大地应用潜力.DXDiTa9E3d二、解决方案：视频标注:视频标注是通过人工地方式将某一段视频进行主观地属性标注,然后以文本地方法进行检索.视频标注技术己相当成熟,但有其固有地不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低.第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述.第三,主观性很强,没有统一地标准,不同地人对同一段视频有不同地理解,必然导致不同地标注结果.RTCrpUDGiT视频摘要:视频摘要以自动或半自动地方式,从原视频中提取有意义地部分,将它们合并而成地紧凑地、能充分表现视频语义内容地视频概要.视频摘要技术但与真正地基于内容地,同时给基于内容地视频检索提供了思路,也有一定地发展．视频检索有一定地距离.5PCzVD7HxA基于非压缩域地视频内容检索:基于非压缩域地视频内容检索是以视频地低层特征为基础进行分析,特征提取等,最后以视频地本质特征为检索依据,完全实现检索地自动化.基于非压缩域地视频内容检索己有相当地研究成果,但由于其所有算法均要在完全解压地基础上进行,而视频数据不但数据量很大,而且运算量也很大,所以在具体实现时并不理想.jLBHrnAILg基于压缩域地视频内容检索:基于压缩域地视频内容检索是在不完全解压或不解压地前提下以视频流地低层特征为基础进行分析、特征提取等,最后以视频地本质特征为检索依据,完全实现检索地自动化.由于基于压缩域地视频内容检索在没有解压或没有完全解压地前提下进行,所以其优点是:第一,大大减小了数据量,第二,减少了数据运算量,从而大大提高了系统地效率.xHAQX74J0X三、国外研究现状：1、QBIC是IBM研究中心开发地基于内容地检索系统,它是第一个功能齐全地视频数据库系统,也是基于内容检索系统地典型代表,对视频数据库发展有较远地影响.QBIC系统支持示例查询和用户草图查询,抽取颜色、纹理、形状特征、以及镜头和目标运动等信息,并采用R-tree作为高维索引结构,进而结合关键字对大型图像和视频数据库进行检索.LDAYtRyKfE2、Infor media数字视频库工程是卡耐基梅隆大学(CMU>关于数字视频媒体地处理与管理地一个重大工程,是较为完整地基于内容视频分析原型系统地先驱.该系统率先将数字音频处理技术和文本处理技术运用到基于内容视频分析中,通过语音识别和文字识别获取视频语义、辅助视频分段、抽取有意义地视频片段生成视频摘要,支持自动地全方位地视频信息查询,以支撑基于内容地视频浏览、检索和服务.Zzz6ZB2Ltk3、videoQ是一套全自动地面向对象地基于内容地视频查询系统,是由哥伦比亚大学地图像与高级电视实验室研制地一个原型系统.它拓展了基于关键词或主题浏览地传统检索方式,提出了全新地基于丰富视觉特征和时空关系地查询技术,可以帮助用户查询视频中地对象,其目地在于探究视频中潜在地所有视觉线索并用于面向对象地基于内容地视频查询.目前VideoQ支持着一个巨大地视频数据库,同时,VideoQ又是一个面向Web地视频搜索系统.dvzfvkwMI14、visual SEEK是一个视觉特征查询系统,WebSEEK是一个面向WWW地文本/图像/视频查询系统,它们是由哥伦比亚大学开发地.visualSEEK/WebSEEK地主要特点是根据图像区域地空间关系检索和从压缩域提取地视觉特征,它们采用地视觉特征是颜色集和基于小波变换地纹理特征,为了加快检索速度,使用了二叉树索引算法.这套系统具有某些概念强大地模块：基于内容地图像检索概念、根据用户相似度反馈地查询优化、视觉信息地自动提取、查询结果视频/图像地缩微表示、图像/视频地主题浏览功能、基于文本地查找、对查询结果地操作等.rqyn14ZNXI5、CVEPS是COLUMBIA大学开发地视频检索和操作系统地软件原型,支持自动视频分割,基于关键帧和对象地视频检索和压缩视频编辑.EmxvxOtOco6、JAKOB是意大利Plerm大学开发地视频数据库查询系统,该系统通过镜头提取器把视频数据分割成镜头,从每个镜头中选取一些具有代表性地帧.根据颜色和纹理描述这些代表帧,然后计算与这些短序列相关地运动特征并给出一个动态,查询模型会对它做出解释,当向该系统提交一个查询或是例子直接查询时.描述．排列好匹配参数,给出最相似地镜头.用户可以浏览这些结果,必要地话,改变参数,反复地进行查询.SixE2yXPq57、viSION是KANSAS大学开发地数字视频图书馆原型系统,在该系统中综合了视频处理和语音识别,根据基于视频和音频内容地两段式算法,自动把视频分成大量具有逻辑语义地视频剪辑,在系统中加入标题译码器和字指示器提取文本信息,通过他们索引视频剪辑.6ewMyirQFL8、gnalgle足球视频搜索引擎是Alllsterdam大学开发地足球视频分析系统.该系统基于web应用,具有树型结构框架.用户可以很方便地找到如进球,黄牌,红牌警告,换人,或者搜索到特殊地球员.kavU42VRUs9、Rochester大学地体育视频分析系统,能较好地对体育比赛视频进行物体目标和事件地检测,并且最终形成精彩镜头地视频摘要,该系统已用于2004年奥运会,将足球比赛视频处理,传送到用户地手机上.y6v3ALoS89四、国内研究现状：1、Tv-FI(Tsinghua Video Find It>是由清华大学开发地视频节目管理系统,功能包括：视频数据入库,基于内容地浏览、检索等.M2ub6vSTnP2、iVideo是由中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室开发地视频检索系统,是一套基于J2EE平台地具有视频分析、内容管理、基于Web检索和浏览等功能地视频检索系统.0YujCfmUCw3、Videowser是由国防科技大学胡晓峰教授和李国辉教授主持地研究组所开发地原型系统.该研究组地研究工作主要集中在视频地结构分析方面,他们对镜头分割、关键帧提取和镜头聚类等问题进行了研究和探讨,最近该研究组开始了对音频特征提取和检索方面地研究.以及多媒体研究中心和系统工程系研究开发出了新闻节目浏览检索系统伽<New Video CAR>和多媒体信息查询和检索系统.eUts8ZQVRd4、浙江大学潘云鹤院士和庄越挺教授研究组主要针对视频检索和视频相似度衡量等问题进行地研究,提出了基于镜头质心特征向量地视频相似度衡量方法,从而提供了一种从图像序列特征方面来进行视频检索地方法.另外,该研究组还试图从视频流中地闭路(Closed-Caption>中提取信息来进行视频检索.sQsAEJkW5T5、北京大学高文教授主持地研究组主要进行在复杂背景下地人脸检测与跟踪系统方面地研究,他们设计并实现了一种基于特征子脸(Eigen Subface>地人脸检测与跟踪系统,它首先利用模板匹配地方法进行粗检测(利用一种灰度分布地人脸模板>,并在此基础上收集有效地反例样本集(非人脸样本集>,来提高识别地精度.目前该研究组正在进行综合音频特征和图像序列特征地唇读(Lip-reading/Speech-reading>研究.GMsIasNXkA6、Ifind信息检索系统是微软亚洲研究院地张宏江博士所带领地小组研制出地系统,取得地成果最为突出.五、关键技术第一部分为镜头分割,第二部分为关键帧提取,第三部分为基于特征地视频索引与存储组织.镜头分割:镜头分割地主要思想为依据两帧图像地特征值地差值与给定阂值进行比较,,可以认为两帧为不同地主题,说明两帧地特征变化较大,如果差值大于给定地阂值在此两帧之间进行镜头分割；如果差值小于给定地阂值,则说明两帧地特征变化[1][7].,可以继续进行下两帧地比较较小,可以认为两帧为同一主题TIrRGchYzg特征提取:视频特征主要包括文本特征、声音特征和图像特征.从基于内容地角度来说,文本特征指地是由视频内容本身抽取出来地文本信息,主要是自动语音识别(ASR>和视频字符识别(VOCR>地结果.自动语音识别和视频字符识别所得到地文本信息可以像传统文本那样抽取特征和进行索引.基本地声音特征包括全局和局部地频谱信息,在此之上还可以获得响度、音调、亮度、带宽、调合性等信息,或者是安静、语音、音乐、汽车、爆炸等分类信息.基于这些信息,人们可以进行基于声音地检索或者过滤.由于图像是视频中不可或缺地要素,同时图像检索已经有了相当长时间地研究,所以图像特征地研究较为广泛.对一个镜头,一般先根据某种标准来选取一个或几个关键帧,然后再对关键帧提取图像特征.常用地图像特征包括颜色、纹理和形状,这是当前基于内容地图像和视频检索中最常用地特征.近几年来,语义概念特征成为研究地热点.语义概念特征是指对视频地语义层次上地描述特征.它是通过机器学习地方法,利用文本、声音和图像等特征来自动建模和抽取地.语义概念特征能够允许人们自然地在语义层次上进行检索,同时对更有效地浏览也有很大地帮助.7EqZcWLZNX自动检索:在自动检索中,用户地有效地查询输入是第一个问题,尽管它往往被简单地忽略.大多数基于内容地视频检索系统假定用户地查询输入为示例图片,当文本特征存在时,用户可以用文本做输入,以视频片断为输入地系统很少见,这种输入方式实际上并不是很现实和有效,因为用户不一定能找到合适地示例图片,而文本特征[7].对用户给出地查询,在基于内容地视频检索系统中并不总是存在地基于抽取出来地特征,最常用地检索方法就是文本检索(文本特征、语义概念特征>,相似性检索(声音、图像特征、语义概念特征>和基于机器学习地检索(声音、图像特征、语义概念特征>.lzq7IGf02E高维索引技术:许多检索算法地实验数据仅仅几百个或上千个,虽然采用顺序搜索,但感觉不出检索地响应时间.而对于大型媒体库,则肯定需要建立索引,因此,需要研究新地索引结构和算法,以支持快速检索.目前,一般采用先减少维数,然后再用适当地多维索引结构地方法.虽然过去己经取得了一些进展,但仍然需要研究和探索有效地高维索引方法,以支持多特征、异构特征、权重、主键特征方面地查询要求[2].zvpgeqJ1hk六、展望目前国际标准化组织正致力于研究基于内容地编码,它将编码与基于内容地检索应用紧密地联系起来.MPEG-4已开始在一定程度上考虑基于内容检索地一些特点.目前,MPEG标准组织正致力于制定和完善多媒体内容描述标准MPEG-7.其目标是要制定一个标准化地多媒体内容描述地框架,以便于实现多媒体内容地有效表示和检索.MPEG-7从视听内容描述地不同地角度定义了一系列地方法和工具.从总体上讲,研究者们己从CBVR系统地不同技术着手,取得了相应地成果.大部分研究沿袭了计算机视觉、模式识别、数据库索引等领域地研究思路,在研究更符合基于内容地视频检索自身特点地技术方面也取得了一些进展,如相关反馈、语义所以今后很长一段时间内.但这些研究还远不能满足实际应用地需要.特征提取等．还有很多工作要做：NrpoJac3v1<1）选取更为有效地视频特征.现有地颜色、纹理等特征还不能有效表示视频地内容.为了提高镜头和场景视频特征,在这些特征地选取过程中,可以结合用户反馈,通过机器学习自动完成.1nowfTG4KI<2）多特征融合检索技术.目前地研究大部分集中在可视媒体,尤其是图像和视频方面.但我们生活地信息环境是全方位地,多媒体信息还包括典型地音频媒体,以及图形、动画等媒体.随着信息化进程地深入,这些媒体数据将会越来越多,不可避免要面临检索问题.即需要对数字音频、语音和音乐进行基于内容地检索,对合成媒体如动画、VRML数据进行检索等.在研究单一媒体地检索同时,注意研究多种媒体地互相关联和互补关系,以提高检索算法地效率.fjnFLDa5Zo<3）视频相关反馈.CBVR系统地一个重要特征就是信息获取过程地交互性,同时用户查询接口智能化是今后发展地一大趋势.查询接口应提供丰富地交互能力,为用户在主动地交互过程中表达对媒体语义地感知,调整查询参数及其组合,最终获得满意地查询结果.研究主要涉及如何转换用户地查询表达到可以执行检索地特征矢量,如何从交互过程中获取用户地内容感知以便选择合适地检索特征等问题[6].tfnNhnE6e5<4）在镜头检测方面.经过多年地发展,基于内容地视频检索技术在镜头地检测上已经取得了一定地进展,很多不同地算法被提出来,但是还有一些不完善地地方需要改进,特别是在镜头渐变检测方面由于镜头渐变类型很多而且很复杂,要完全准确检测出渐变镜头还有很多工作需要去做.HbmVN777sL<5）人机交互功能.视频检索系统最终地功能是给人提供一个方便地检索平台,因此一个人性化地人机交互平台是必不可少地.例如多种地输入手段、灵活地交互手段、有效地反馈机制等等,都是一个人性化地检索系统所必需考虑地,一个检索系统在人机交互上地好坏将是系统性能很重要地方面,在这方面也有很多需要我们去研究地工作.V7l4jRB8Hs<6）性能评价指标.目前对视频检索系统性能地评价还没有统一地标准可以遵循,而且检索系统地性能应考虑系统已具有或者应具有地各种性能.对于基于内容地视频检索系统,不仅搜索功能很重要,其他如浏览,组织和数据挖掘等方面地能力也很重要,所以对系统地衡量一定要全面.这方面地研究也正成为研究地热点,也有很多工作值得我们去做.83lcPA59W9<7）基于压缩域地检索.视频压缩技术地发展势头是非常迅猛地,尤其目前以HDTV为代表地压缩技术己经与市场紧密结合,影响日益扩大.视频数据经过压缩以后,其中地大部分冗余信息被消除,保留地信息正是反映视频特征地信息.这个领域地研究可以从两方面入手：其一,挖掘现有地压缩算法所能够支持地视频内容分析技术,这样就可以直接在压缩码流上完成大多数视频分析工作；其二,不断开发新地面向视频检索应用地压缩算法,使得压缩视频能够直接体现视频地内容特征和语义规则.mZkklkzaaP<8）基于网络地检索.网络地迅速发展和广泛应用,既推动了视觉信息检索地应用,也对视觉信息检索地技术提出了新地挑战.基于网络地文本检索技术基本成熟,baidu和google就是这一技术地典型代表,然而网络资源中地文本只是其中很小地一部分,而最有意义与最有说明力地资源是普遍存在于网络中地视觉信息,如图像和视频,但目前对于视觉信息地检索技术很不成熟,目前仍没有一种成熟地产品问世.AVktR43bpw现在地视觉检索系统在对图像内容进行描述时大多采用了.）基于语义地检索<9．文本地方法或低级图像特征,而建立在低级特征基础上地传统地图像描述模型中,对图像地描述一般以统计数据地形式出现,实际上,这些统计数据与人对图像内容理解存在很大差异.首先,人对图像内容地理解并不是仅靠统计进行地,人还有学习地能力,其次,图像内容具有“模糊”地特性,无法用简单地特征向量来表示,最后,人对视频信息地理解是建立在人类己有知识地基础之上地,而这些低级特征无法反映这些经验知识.由此可见,如何描述视觉信息内容,使其尽可能与人对图像内容地理解一致,是图像检索地关键所在,也是难点所在,从人地认识角度看,人对信息地描述与理解主要是在语义层进行地,因此,如何将语义特征结合到检索系统提高检索系统地性能己越来越受到关注.ORjBnOwcEd。