基于内容的视频检索技术
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。
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。
基于内容的视频检索技术
基于内容的视频检索技术【摘要】本文首先介绍了基于内容的视频检索技术含义、基于内容的视频检索的特点及现状，其次探讨了镜头边界检测、关键帧的选取、特征提取及视频聚类。
本文的讨论具有重要的理论价值，同时也为基于内容的视频检索技术提供依据。
【关键词】基于；内容；视频检索；技术一、前言自从改革开放以来，我国的信息技术取得了前所未有的发展，同时也推动着其他行业的发展。
视频检索技术就是近年来发展起来的对众多视频检索的技术，对我们的需要提供重大帮助。
二、基于内容的视频检索技术含义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。
基于内容的视频检索包括很多技术，如视频结构的分析、视频数据的自动索引和视频聚类。
视频结构的分析是指通过镜头边界的检测，把视频分割成基本的组成单元———镜头；视频数据的自动索引包括关键帧的选取和静止特征与运动特征的提取；视频聚类就是根据这些特征进行的。
三、基于内容的视频检索的特点及现状1、基于内容的视频检索的特点(1)从视频数据中提取信息线索。
基于内容的检索突破了传统的基于表达式检索的局限，它直接对图像、视频、音频内容进行分析．抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引。
并进行检索。
(2)CBVR是一种近似匹配。
由于对内容的表示不是一种精确描述，因此，CBVR采用相似性匹配的方法逐步求精，以获得查询结果，即不断减小查询结果的范围，直到定位于要求的目标，这是一个迭代过程。
这一点与常规数据库检索中的精确匹配方法不同。
(3)大型数据库(集)的快速检索。
实际的视频数据库(集)数据量巨大，因此要求CBVR技术也像常规的信息检索技术一样，能快速实现对大型库的检索。
(4)人机交互。
人对于物体的内容特征比较敏感，能迅速分辨对象的轮廓、音乐旋律及它们的含义等，但对于视频对象，一方面人工从大量数据中标志对象非常费时，另一方面人的判断易受主观性影响，且是一种重复性工作，而这些正是计算机的长处。
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
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。
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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。
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技术研究
基于深度学习的视频内容检索技术研究近年来，随着视频内容的爆炸式增长和互联网技术的持续进步，视频内容检索技术成为了研究的热点之一。
为了解决这一问题，研究人员采用了深度学习技术，以获取更准确的搜索结果。
一、视频内容检索技术的需求与挑战随着国民生产总值的增长，人类平均寿命的提高，以及智能手机等移动设备的使用普及，视频媒体成为一种体现时代特征的主流媒体。
而视频内容的检索技术的迅速发展，则是随着移动互联网的普及和设备技术的更新所引起的。
因此，了解和利用视频内容检索技术，已成为当今互联网等信息领域中的重要技术之一。
姑且不论检索商品、音乐、图片等内容，如果选择视频作为检索内容，那么最大的技术挑战就是如何从一大堆海量的视频中，让搜索引擎从中找到用户想要的，用最短的时间的完成检索，这需要采取一些新的技术手段来实现。
二、基于深度学习的视频内容检索技术深度学习，简单来说，就是一种机器学习算法。
它能够通过反复迭代的方式，自动找出图像或声音中的重要特征。
深度学习是一种数据驱动的方法，它不需要人工输入特定的特征，而是通过大量的监督学习的模型训练来获取特征。
深度学习中最重要的是人工神经网络。
神经网络的每个层都能够提取出不同的特征，通过层与层之间的特征输出组合，从而实现高效的数据处理。
基于深度学习的视频内容检索技术，需要对视频的内容进行深度学习的处理，在网络中对其逐层解析，最终形成一个与视频相关的模型。
这个模型将成为整个视频内容检索系统的核心部分，任何经过传感器捕捉的视频，都需要通过这个模型进行检索。
三、基于深度学习的视频内容检索技术的应用在视频内容检索技术的应用方面，基于深度学习的视频内容检索技术能够进行更加精准的搜索。
它能够根据用户的查询关键字，在大量视频数据中自动搜索，并将设备资源的利用最大化，以提供快速、准确的结果。
同时，基于深度学习的视频内容检索技术还可以应用于视频流媒体、广告投放以及视频人脸识别等领域。
新兴的现象已经开始出现，很多创新企业正在使用此种技术来不断推进、优化、增加网络的运行时间和效率，以应对不断扩大的视频应用市场，应用前景广阔。
《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基于内容的视频检索技术蔡晓东[摘要] 随之信息技术不断的发展，视频信息越来越广泛的应用，本文介绍了实现基于内容的视频检索技术的一般过程、结构的构造视频检索的工作原理、关键帧提取技术、从视频流中构造场景或组的技术特征提取技术以及视频检索浏览等。
[关键字] 视频结构图像检测关键技术随着信息技术的快速发展和普及，视频形式的多媒体数据在不断的增加，因此如何在海量的视频信息中检索出想要的内容成为了一个要急需解决的问题。
因而，近几年来在国内外基于内容的视频检索技术成为了研究的重点。
1、基于内容的视频检索技术基于内容的视频检索（CBVR）是根据视频的内容和上下文关系,对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。
它提供一种算法在没有人工参与的情况下，自动提取并描述视频的特征和内容。
目前基于内容的视频检索研究，除了识别和描述图像的颜色、纹理形状和空间关系外，主要的研究集中在视频分割，特征提取和描述（包括，视觉特征、颜色纹理和形状及运动信息和对象信息等）关键帧提取和结构分析等方面。
2、视频结构的分析为了对视频数据库进行基于内容的查询，首要要构造便于检索的视频结构，视频数据可以按照由粗到细的顺序划分为四个层次结构: 视频(Video)、场景( Scene)、镜头(Shot)和图像帧(Frame)。
一个视频序列可以是多个视频场景来构成，一个视频场景又是由多个镜头构成，而镜头是有帧构成。
镜头是指摄像机从打开到关闭的过程中记录下来的一组连续图像帧。
镜头边界是客观存在的，可以采用一定的方法自动检测镜头边界。
在实际应用中，用户浏览一个镜头中所有图像帧是非常耗时的，因此常用关键帧技术实现快速浏览。
关键帧是指代表镜头中最重要的、有代表性的一幅或多幅图像。
依据镜头内容的复杂程度，可以从一个镜头中提取一个或多个关键帧或构造一个关键帧。
为了在语义层建立视频结构模型，需要对视频进行场景划分。
场景定义为语义上相关、时间上相邻的一组镜头，它们能够表达视频的高层次概念或故事等。
镜头是组成视频的基本物理单位，而场景（又称故事）则是视频在语义层的单位，通常只有场景才能向观看者传达相对完整的语义。
镜头组是一组在时间上相邻并在内容上相似的一组镜头，它是界于镜头和场景之间的一组连续的物理实体，是联系镜头和场景的桥梁。
节目则是由时间上有序的场景组成，例如新闻节目、娱乐节目、体育节目、天气预报等。
视频结构化分析是指对视频流进行镜头分割、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。
镜头分割的关键在于确定镜头的边界，其中渐变镜头边界的检测目前仍然是一个具有挑战性的课题。
现有镜头分割方法多以视频内容的不连续性为划分镜头的依据。
研究者们通常选取视频的某种特征来度量视频内容的不连续性，如颜色特征、运动矢量特征、边缘特征等。
由于同一个镜头中的各帧图像之间的内容有相当程度的冗余，因此可以选取反映镜头中主要信息内容的帧图像作为关键帧。
镜头分割后，对每个镜头可提取若干关键帧，并用关键帧来简洁地表示镜头。
场景分割通常也称为故事单元分割，其目标在于获取视频的最小语义结构单元——场景。
一般而言，场景是由一组连续的、同属于一个故事单元的多个镜头组成。
通过融合视频的文本、声音等信息对已分割出的镜头进行聚类，将内容相近的连续镜头合并为一个单元组，从而得到场景信息，为进一步进行视频内容分析提供基础。
3、基于内容的视频检索关键技术3．1、镜头分割是实现基于内容视频检索的第一步，它是通过对镜头切换点的检测找出连续出现的两个镜头之间的边界，把属于同一个镜头的帧聚集在一起的过程镜头切换主要有突变和渐变两种方式突变是指一个镜头与另一个镜头之间没有过渡，由一个镜头瞬间直接转换为另一个镜头的方法; 渐变是指一个镜头到另一个镜头渐渐过渡的过程，主要包括: 淡入淡出溶解和扫换等。
突变镜头切换的相邻两帧之间差别很大，所以无论在像素域还是压缩域，检测突变的方法都比较成熟，检测成功率也高而镜头渐变切换时相邻两个帧之间的差别不是很大，并且帧间结构上具有相关性，使得渐变检测有一定难度镜头边界检测典型方法包括模板匹配法直方图法基于边缘的方法和基于模型的方法等。
此外，还有颜色柱状图法，域中的系数法，运动矢量法以及基于多维空间仿生信息学理论的方法等镜头边界检测作为视频检索的第一步具有重要意义，其结果将对整个视频检索结果产生直接的影响。
3.2、关键帧提取一个镜头包含大量信息，在视频结构化的基础上，依据镜头内容的复杂程度选择一个或多个关键帧代表镜头的主要内容，因此关键帧( 或关键帧序列) 便成为对镜头内容进行表示的手段关键帧的选取方法很多，比较经典的有帧平均法和直方图平均法。
帧平均法: 是从镜头中计算所有帧在某个位置上像素值的平均值，然后将镜头中该点位置的像素值最接近平均值的帧作为关键帧直方图平均法: 是将镜头中所有帧的统计直方图取平均，然后选择与该平均直方图最接近的帧作为关键帧这些方法的优点是计算比较简单，所选取的帧具有平均代表意义缺点是从一个镜头中选取一个关键帧，无法描述有多个物体运动的镜头一般说来，从镜头中选取固定数目的关键帧不是一种好的方法，因为这种方法对于变化很少的镜头选取的关键帧过多，而对于运动较多的镜头，用一两个关键帧又无法充分描述等人通过光流分析来选取关键帧的这种基于运动的方法可以根据镜头的结构选择相应数目的键帧此外，很多学者提出了多种关键帧提取算法。
3.3、视频特征提取对于不同级别的视频单元，所提取的特征也是不同的在场景级，提取故事情节; 对于镜头视频检索的最小单位，提取运动对象基本信息( 定位形状) 及视频的运动信息( 对象运动摄像机运动) ;在关键帧层次上，提取颜色纹理形状语义等低级特征纵观现有的特征提取方法，有自动方式和手动方式两种提取低级特征比较简单，往往可以全自动的进行而高级语义特征的提取难度相当大，需要更多的人工交互。
较常用的特征大部分建立在镜头级上当视频分割成镜头后，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检索的依据视频数据的特征分为静态特征和动态特征。
静态特征的提取主要针对关键帧，可以采用通常的图像特征提取方法，如提取颜色特征纹理特征形状和边缘特征等。
动态特征也称为运动特征，是视频镜头的重要特征，是反映视频变化的重要信息传统的获取视频运动特征的方法是运动估计，通过匹配算法估计出每个像素或区域的运动矢量，作为视频的运动特征典型方法有像素域运动估计，首先估计出图像中每个像素点的运动矢量，然后取主运动矢量为全局运动矢量像素域运动估计算法虽然结果很好，但针对该方法计算量大效率低的问题，衍生出很多种快速算法，如块匹配运动估计可变形块匹配以及分层块匹配估计等运动对象的轨迹也是常用的运动特征之一，它描述了视频对象的运动过程，通过从视频序列中抽取运动信息及其轨迹来提取视频特征此外，还有基于运动建模的视频运动特征等等然而仅靠运动信息对一般的视频数据实现较好的检索还有一定困难，在实际应用中需结合其他的特征，才能达到比较满意的检索效果。
3.4、视频聚类高效的索引技术是基于内容的检索在大型数据库中发挥优势的保证。
索引技术随着数据库的发展而发展, 提高索引效率有缩减特征向量的维度和聚类索引算法两种方法, 针对图像检索需要3个步骤: (1) 进行维度约减； (2) 对存在的索引方法进行评价；(3)根据评价定制自己的索引方式。
目前多维索引技术研究较多的是聚类和神经网络。
聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程，在图像数据库中，聚类就是在研究大量图像特征的基础上通过学习产生出类别,然后按次类别对图像进行分类。
它的优势就是可以动态地进行图像分类, 而且可以有效地降低维度和查询范围, 提高查询效率。
常用的聚类算法有分割算法、层次算法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法[3].分割算法是将n个目标划分到k个聚类中去， k为输入的参数。
首先选择k个代表点,其余目标根据到各类代表点的距离划分到k个聚类中;然后用每个类的中心(k-means算法)或离中心最近的点(k-medoid 算法)代表这个聚类, 将目标重新分割,这一过程迭代进行,直至收敛。
这个算法简单、有效,但要先确定类的数目, 即初始类别数和初始聚类中心要预先设定,这些初始参数将直接影响最后的聚类结果;分割算法适用于聚类为凸形状和各类相距较远且直径相差不多的情况, 否则可能产生错误的分割。
层次算法将数据集分解成树状图, 即循环地将数据集分裂成子集, 直到每个子集只包含一个目标。
树状图可采用分裂或合并的方法构建。
层次算法不像分割算法那样需要聚类数这个参数,但需要定义停止条件。
层次算法的难点在于最优停止条件难以确定, 同时也难以处理聚类形状复杂的情况。
3.5、视频检索和浏览视频检索方法完全不像全文检索, 在很大程度上也不同于图像检索。
视频本身的层次化结构则要求视频检索必须层次化进行。
因此, 视频的特征决定了视频检索必须是层次化的, 且用户接口是多表现模式的，下面提出几种常用的检索方法：(1) 基于框架的方法：该方法通过知识辅助对视频内容建立框架, 并进行层次化检索。
(2) 基于浏览的方法：基于浏览的方法始终是视频检索中一个不可缺少的方法。
如果用户没有明确的查询主题或用户的主题在框架中没有被定义等, 用户可以通过浏览来确定其大概目的。
( 3) 基于描述特征的检索：该检索针对视频的局部特征检索，描述特征包括说明性特征和手绘特征。
( 4) 视频的检索反馈在检索的实现中除利用图像的视觉特征进行检索外, 还应根据用户的反馈信息不断学习改变阈值重新检索, 实现人机交互, 直到达到用户的检索要求。
4、发展前景随着网路技术的不断的发展，视频数据会用更多的应用，因此对于基于内容的视频检索技术有着很大的发展前途，虽然在其技术发发展过程中遇到了很多的问题，也有好多的机构放弃了对它的研究，但是，根据大多数权威人士的预测可以看出，这项技术的重要性，这也是检索技术的发展的方向。
参考文献:[1]宋静，刘心松，赖周建, 牟力一种改进的协议及其性能［J］.微计算机信息,2006[2]杨云江. 计算机网络管理技术[M ]. 北京:清华大学出版社, 2005[3]王能. 计算机网络原理.[M ].北京:电子工业出版社,2005[4]陈秀新. 信息技术与信息化.2011[5] 庞尚珍,冯雪. 硅谷.2009[6]彭宇新,NgoChong-Wah,郭宗明,肖建国.中文科技期刊数据库.北京大学计算机科学技术研究所.2004[7] ]曹莉华胡晓峰.基于内容检索中的视频处理技术研究[J].计算机工程与应用。