基于内容的视频检索
基于内容的视频检索技术在多媒体广告监测系统中的应用
替 代人 工进 行 多种 媒体 的广 告 监测 监管 ， 工作 人员 将
从 繁琐 的重 复性 工 作 中解脱 出来 ， 大大 降低 了工 作人
员 的工作 量 ； 同时在 电视 广告 的监测 中采 用基 于 内容 的视频 检索 技术 ， 比采 用音 频 检索 技术 具 有更 高 的 相
检索 速度 、 准度 和识 别率 。 精
如 ＱＩ Ｂ Ｃ等 著 名 的 图 像 检 索 系 统 ， 以 及 Ｖｄｏ ｉｅＱ、
Ｖ ｓａ ｅｋ等视 频 检索 系统 ， 持 以 不 同 的底 层 特征 ｉ ｌｅ ｕＳ 支
（ 色 、 状 、 理等 ） 草 图 、 颜 形 纹 、 图片 或视 频 片段 来 进 行 图 片和视 频查 询服 务 。
足 广 告 监 测 系统 对 识别 率 、精 准 度 和检 索 速 度 的要
基 于 内容 的视 频 检 索 需 要 构第 ２ ） ９期 ５
有 线 电视 技 术
尾 位置 与实 际广 告 的差距 。 检索 出 的广告 的长 度与 实
户群 ， 成为 主要 的广 告 发布媒 体 。 悉 ， 也 据 电视 广告 经
２ 基 于 内容 的 视频 检 索 技 术 简 介
基 于 内容 的 视 频 检 索 问（ ｏｔｎ— ａｅ ｉｅ Ｃ ｎｅｔ Ｂ ｓｄ Ｖ ｄ ｏ
Ｒ ｔｅ ａ， Ｂ Ｒ） ｅｒ ｖｌＣ Ｖ ，是 指根 据 视 频 的 内容 和 上 下 文 关 ｉ 系 ， 没有 人 工 参 与 的情 况 下 ， 在 自动提 取 并 描 述 视频 的特 征 和 内容 ， 现对 视 频检 索 。Ｃ Ｖ 自身 的技术 实 ＢＲ
有 线 电视 技 术
电视节目制作与播出
—
一
＿
相似视频检索原理的应用
相似视频检索原理的应用简介相似视频检索是一种基于内容的视频检索技术，它可以通过比较视频之间的视觉特征来确定视频的相似度。
随着视频数据的快速增长，相似视频检索在视频搜索、内容推荐、版权保护等领域都有着广泛的应用。
相似视频检索原理相似视频检索的原理主要分为三个步骤：预处理、特征提取和相似度计算。
预处理在进行相似视频检索之前，首先需要对视频进行预处理。
预处理的主要目的是确定视频的关键帧（Key Frame）以及提取关键帧所对应的特征。
关键帧是视频中最能代表整个视频内容的帧，通过提取关键帧，可以减少特征提取的计算量，并保证在相似视频检索中得到准确的结果。
特征提取特征提取是相似视频检索的核心步骤之一。
在特征提取中，需要从每个关键帧中提取视频的视觉特征。
常用的视觉特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
通过提取这些特征，可以将视频表示为一个数值向量，可用于计算视频之间的相似度。
相似度计算相似度计算是相似视频检索的最后一步。
在相似度计算中，需要比较两个视频之间的相似程度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
通过计算视频之间的相似度，可以确定视频的相似度排名，并找到最相似的视频。
应用场景相似视频检索在多个领域都有着广泛的应用。
视频搜索相似视频检索可以用于视频搜索引擎，帮助用户快速找到与所需视频相似的视频。
用户只需要提供一个视频作为查询，系统就可以返回与该视频相似的视频列表，极大地方便了用户找到感兴趣的视频。
内容推荐相似视频检索还可以用于内容推荐系统中。
通过分析用户的历史观看记录和喜好，系统可以根据这些信息为用户推荐与其兴趣相似的视频。
这种个性化的推荐方式可以提高用户的观看体验，增加用户粘性。
版权保护利用相似视频检索技术，可以对视频进行版权保护。
当存在侵权行为时，版权方可以使用相似视频检索技术来查找和追踪侵权视频，保障自身合法权益。
视频分析相似视频检索还可以用于视频分析，比如视频监控领域。
通过对监控视频进行相似视频检索，可以快速找到与目标视频相似的视频片段，从而提供更准确的监控结果，帮助用户快速定位目标。
基于内容的视频检索
IBM公司的QBIC系统
意大利Plermo大学开发的JAKOB 美国哥伦比亚大学研究实现VideoQ系统 Virage公司的Virage Search Engine 美国哥伦比亚大学图像和高级电视实验室开 发的VisualSeek系统 由UIUC开发的MARS
5
国内外研究现状：国内
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纹理特征
20世纪70年代初Haralick等人提出了纹理特征的共生矩阵 表示法，即利用纹理在灰度级的空间相关性，先根据图 像像素间的方向和距离构造一个共生矩阵，再从中提出 有意义的统计数据作为纹理的特征表示。 缺点：这些统计特征没有和人在视觉上对纹理特征的感 知之间建立对应。
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运动特征
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关键技术
视频镜头检测技术
关键帧提取技术
视频特征提取技术 视频浏览和检索
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3.视频特征提取技术
视频分割成镜头后就要对各个镜头进行特 征提取，得到一个尽可能充分反映镜头内容的 特征空间，这个特征空间将作为视频聚类和检 索依据
颜色特征 纹理特征 运动特征
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颜色特征
颜色是图像最显著的特征，与其它特征相比， 颜色特征计算简单、性质稳定，对于旋转、 平移、尺度变化都不敏感，表现出很强的鲁 棒性。 颜色特征包括颜色直方图、主要颜色、平均 亮度等。
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任然存在的问题
如何定义是否两个视频相似，仍然是尚未 解决的问题，限制了检索系统的应用范围。而 且由于视频内容的复杂性，不同用户在检索过 程中，即使对同一部视频，其注重的角度也有 可能不同，因此接受用户的反馈意见，当用户 对查询结果不满意时可以优化查询结果，突出 用户的需要。
概述基于内容的视频检索的镜头分割技术
概述基于内容的视频检索的镜头分割技术随着经济社会的快速发展和科学技术的飞速进步，视频等多媒体格式的信息量越来越大，来源也更为广泛。
视觉成为人类接受外界信息的重要来源，其中，图像视频信息是视觉信息的主要表达方式，它所包含的信息量也是海量的，远远超过了文本、图片等数据格式。
图像视频在具体、生动、确切、高效等方面有许多优点，由于这些特点就使得人类最重要的通信方式主要为基于视频信息的通信方式和以视频格式传输或携带的信息通信方式。
这种视频信息方式更形象、更生动、更直观，更能够贴近或者还原于实际。
计算机传统上存储数据的方式是基于文本的。
视频数据信息已成为我们日常生活中不可或缺的重要内容，但由于它携带的信息量较大，也成为阻碍其发展的瓶颈，如何提高视频资源的检准率、检全率，其现实意义将非常重大，视频检索的第一步就是镜头。
1 镜头分割在基于内容的视频检索中作用为构建视频资源数据库，首先应对保存的视频文件进行结构化处理。
视频内容有四个层次，按从高到低的结构顺序，依次为视频序列、场景、镜头、帧。
帧是指在数据和数字通信中，按某一标准预先确定的若干比特或字段组成的特定的信息结构。
镜头是构成视觉语言的基本单位。
它是叙事和表意的基础。
在影视作品的前期拍摄中，镜头是指摄像机从启动到静止这期间不间断摄取的一段画面的总和；在后期编辑时，镜头是两个剪辑点间的一组画面；在完成片中，一个镜头是指从前一个光学转换到后一个光学转换之间的完整片段。
场景是指电影、戏剧作品中的各种场面，由人物活动和背景等构成。
连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这种连续的画面叫做视频。
视频序列由数个视频场景组成，通常指单独的某个视频文件或者视频片段。
场景通常由一个或者多个镜头构成。
镜头由多个连续的图像帧构成。
图像帧指单幅静态的图像，是构成视频文件的最小单位。
在播放视频时，定格时的每一个画面就是一个图像帧。
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
基于内容的视频检索与关键技术简述
基于内容的视频检索与关键技术简述作者：马晨晨周政龙门来源：《新学术论丛》2013年第04期1.引言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。
如何能在海量的视频中找到需要的资料，是视频检索要解决的问题。
传统的视频检索只能通过快进和快退等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，即实现基于内容的视频检索。
2.基于内容的视频检索基于内容的视频检索（Content Based Video Retrieval， CBVR）指根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。
主要特点：直接从视频数据中提取信息线索，它是一种近似匹配，在没人工参与的情况下自动提取并描述视频的特征和内容。
它融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。
基于内容的视频检索的过程是先将视频流通过镜头边界检测分割为镜头，并在镜头内选关键帧，再提取镜头的运动特征和关键帧中的视觉特征，作为一种检索机制存入视频数据库，最后根据用户提交的查询按一定特征进行视频检索，将检索结果按相似性程度交给用户，用户可优化查询结果，系统会依用户意见灵活优化检索结果。
特征的提取和检索算法的优劣决定了系统的效率和性能。
3.关键技术视频包含着丰富的内容。
一般对视频采用分层的表达方式表示视频。
一个视频可以表示为场景、镜头、帧几个层次。
帧是视频最基本组成单元，镜头边界检测是视频层次化的基础。
3.1镜头边界检测实现基于内容的视频检索首先要将视频数据自动地分割为镜头，称为镜头边界检测或场景转换检测。
镜头的切换有突变和渐变，突变表现为在相邻两帧之间发生的突变性的镜头转换。
（1）基于像素的镜头检测方法利用视频两帧对应像素之差的绝对值之和作为帧间差，当大于某个阈值m时，则认为有镜头的切换。
缺点是对噪声和物体运动敏感，易造成误识别。
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技术
基于内容的视频检索技术综述[摘要]随着多媒体技术及计算机网络技术的迅速发展,多媒体已广泛地应用于如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等多个领域。
数字视频的传播也变得越来越容易,数字电视、多媒体广播、视频会议已经开始逐步走入人们的日常生活中,视频也己经逐渐成为人类信息传播的主流载体之一。
当今,人们面临的问题已不再是视频内容的匮乏,而是面对浩如烟海的视频信息,如何快速、有效地找到自己需要的内容,已经成为了迫切的需求。
故本文分析了现有的视频检索理论框架,对以文字信息为主要特征的视频检索系统关键技术进行了研究。
[关键词] 基于内容的检索;视频检索技术;检索系统随着多媒体技术和网络技术的飞速发展,视频在多个领域得到广泛地应用。
对这些海量的而且包含大量非结构化信息的数据进行组织、表达、管理、查询和检索成为迫切的需求。
因此基于内容的视频检索成为近年来研究的热点。
1、研究背景自 20 世纪 90 年代以来,随着多媒体技术及计算机网络技术的迅速发展,多媒体已广泛地应用于如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等多个领域。
数字视频的传播也变得越来越容易,数字电视、多媒体广播、视频会议已经开始逐步走入人们的日常生活中,视频己经逐渐成为人类信息传播的主流载体之一。
当今人们面临的问题已不再是视频内容的匮乏,而是面对浩如烟海的视频信息,如何快速、有效地找到自己需要的内容,已经成为迫切的需求。
当用户希望从浩瀚的视频数据库中检索感兴趣的资源时,却发现传统的基于关键词的数据库检索方法难以实现。
其主要原因在于:一方面,在许多情况下很难用一个或多个关键词来充分描述视频中的丰富信息,而且这种描述也存在很大的主观性;另一方面,用户很难将其需求清晰地表达出来,而且这种表达和媒体自身的描述也存在很大差异。
为了实现对视频等多媒体信息的有效检索,人们开始研究视频中包涵的“内容”。
因此,基于内容的视频检索技术应运而生,并成为一个新的研究领域。
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
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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。
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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。
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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。
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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
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。
基于内容的视频检索研究
键 词 的检 索 已无法满 足多媒 体信 息检索 需求 ， 因 原
在于多媒体信息是非结构化的， 常是流式媒体 ， 通 其表 示复杂 、 变换 多样 ， 内容具有 多义 性 ， 同一信 息
随着互联 网多媒体信息资源逐渐增多， 基于关
收稿 日期 ：０ ８— １ ４ ２ ０ ０ 一ｌ
作者简 介 ： （９ ８ ）女 ， ， 罗佳 １７ 一 ， 讲师 在读硕士 ， 究方向 ： 研 计算机辅助教育 、 人机交互和智能计算等 。
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贵州师范大学学报 （ 自然科学版）
第２ ６卷
Ｋｅ ｒ ｓ：ｃ ｎｔｎ — ａ ｅ ｅ ｒｅ ａ ；ｖ ｄ ｏ ｒ ｔｉｖ ；ｍｕ ｔ－ ｄ ａ ｒ ｔｉ ｖ ｌ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｒ ｔｉｖ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ｏ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｒ ｔｉ ｖ ｌ ｉ ｅ ｅ ｒｅ ａ ｌ ｌ ｍｅ ｉ ｅｒｅ ａ ；ｉｆ ｒ ｔｏ ｅｒｅ ａ ｉ
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跃居世界第一位 。与去年同期相 比， 网民人数增加 了 ０９ ．１亿人 。可 以看 到互联 网已成为 人们 日常生 活中网络是进行求职 、 学习、 购物、 销售、 网上订阅、 网上银行等 ， 而这些行为事实 上是 人们对网络资源的一种需求 ， 这就要求 网络能迅速 检索 出人们需要 的信息资源。随着网络信息 的迅
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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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。
记录用户行为特征还可以帮助用户在检索过程中获得更好的检索结果。
解决的关键问题：构造视频检索系统，需要解决好两个关键问题。
一是如何提取出视频的内容特征，二是索引的方法。
要提取内容特征，首先对镜头进行切割，先检测突变，后检测渐变。
检测突变，采用直方图法来计算帧间差；检测渐变，采用基于模型的方法计算，对各种镜头之间的切换建立数学模型，自顶向下地进行镜头切换检测。
因此视频切割拟采用直方图与基于模型的方法实现。
分离出镜头后，就要确定出每个镜头中的一个或几个关键帧。
在帧间差很小的情况下，可使用每个镜头的第一帧作为关键帧；若帧间差相对大些，可计算所有帧的平均值来作为代表帧。
接着进行内容特征的提取。
首先，关键帧是一幅静态图像，因此可按照图像内容检索方式提取形状、颜色和纹理等特征作为底层特征。
其次提取关键对象特征，包括对象的运动、颜色、纹理、形状等特征。
这些特征可满足用户按场景或对象进行查找，若要满足用户按视频语义或内容来检索，就需要将视频聚类、合并，对视频进行高层次抽象，将内容上有关联的镜头进行组合来描述视频语义。
对于索引方法，由于视频数据库信息量大，因此索引方法直接影响搜索准确率及效率。
5、基于内容的视频检索技术的未来展望
基于内容的视频检索对语义特征的提取尤为重要，因为人对视频的理解主要是在语义层次上进行。
语义特征自动提取的好与坏，将直接影响视频检索的质量和效率，而底层特征与高层语义之间又存在巨大鸿沟，基于高层语义的描述目前还无法由计算机自动建立。
这是目前研究的热点之一。
其次用户与基于内容的视频检索系统之间的交互及通过信息反馈实现系统的自适应也是未来研究的一个重点。
如何从反馈中积累经验，调整系统的适应能力还需要进一步研究和探索。
最后，由于视频信息包含图形、图像和声音信息，对视频及视频中媒体信息的综合检索将更符合人类检索信息的思维和习惯，这也是未来研究的方向。