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基于内容的视频数据库多模式检索方法研究

吕凝  
【摘要】:本文提出的多模式视频检索方法,是从视频语义特征的角度构建视频数据的语义特征库,将与视频语义相关的声音、字幕、音乐、剧情脚本、新闻文稿等信息特征进行整合,以人像、字幕、语音、视频镜头识别和剧情脚本分析的组合技术,建立视频数据语义特征的多模式提取模型,将语音识别引擎、OCR引擎集成在检索平台中。本文提出应用语音与音乐的临界点为场景的分割点,以说话人音色变化的临界点为镜头的分割点。 本文提出的利用剧情脚本中的描述信息与字幕、语音、人像提取的特征匹配的方法,来实现对视频数据诸如人物名称、台词内容、主演人的检索。并根据剧中的代表场次图像帧,利用文献[46]改进的最近特征线法(nearestfeature line,简称NFL)算法对镜头进行基于内容的检索具有一定的创新性。 在视频数据流描述的模型建立、同期化、压缩及安全机制方面,本文给出了空间性、时间性、描述多样性的基于四维矩阵的运动影像与音频数据的表示形式。把视频流看作是图像与音频数据以一种持续的密切结合的形式组成的数据流整体。这种表示形式提高了数据压缩率和视频(或多媒体)数据库系统及播放系统的QoS。并提出在主动网络体系结构下解决视频数据流的网络安全机制的方法。


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