本文關(guān)鍵詞：海量網(wǎng)絡(luò)視頻快速檢索關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》 2010年

海量網(wǎng)絡(luò)視頻快速檢索關(guān)鍵技術(shù)研究

劉守群  

【摘要】： 隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字多媒體技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)視頻應(yīng)用日益普及,網(wǎng)絡(luò)視頻的數(shù)量急劇膨脹,如何有效的發(fā)現(xiàn)、檢索和處理龐大的網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)已成為研究領(lǐng)域和工業(yè)界中亟待研究和解決的問題。 目前互聯(lián)網(wǎng)視頻檢索主要存在的問題包括：(1)檢索依賴于網(wǎng)絡(luò)視頻的標(biāo)題、描述文本等信息,視頻信息的索引不完全,文本描述信息不準(zhǔn)確,從而影響檢索的結(jié)果；(2)檢索過程中沒有充分分析和利用視頻的視覺信息,使得檢索結(jié)果存在視覺內(nèi)容上的重復(fù),與人們的預(yù)期存在偏差；(3)在處理海量網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)時,傳統(tǒng)的串行方法在性能上不能滿足實(shí)用的要求。針對這幾個問題,本論文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1.提出了基于語義結(jié)構(gòu)描述的視頻網(wǎng)頁識別和信息抽取方法。 針對基于文本的視頻檢索系統(tǒng),著重研究互聯(lián)網(wǎng)視頻頁面的識別方法以及視頻網(wǎng)頁文本的抽取算法。首先,提出了基于語義區(qū)域表示的視頻網(wǎng)頁描述方法,以語義區(qū)域描述視頻網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu),然后進(jìn)一步提出面向語義結(jié)構(gòu)的網(wǎng)頁匹配算法,并將算法應(yīng)用于視頻頁面的識別和視頻描述文本的抽取,有效的提高了視頻網(wǎng)頁內(nèi)容識別和抽取的準(zhǔn)確性,算法的F值度量超過0.85。 2.提出了結(jié)合SIFT特征匹配及時序特征的視頻相似度度量方法。 針對傳統(tǒng)的視頻相似度度量方法存在的準(zhǔn)確率不高的問題,本文提出了結(jié)合SIFT特征匹配及時序特征的視頻相似度度量方法。首先通過SIFT特征進(jìn)行視頻幀的匹配,并通過LSH哈希優(yōu)化了匹配的效率,提高了匹配的準(zhǔn)確率。然后采用RANSAC算法對匹配幀序列進(jìn)行處理,剔除離群的噪聲信息,充分挖掘視頻幀之間的相關(guān)性,有效地結(jié)合了視頻幀序列的時序信息,提高了視頻相似度度量的準(zhǔn)確率,并有效的完成視頻片段的相似性檢測和消重。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的測試中,相似性檢測的準(zhǔn)確率和召回率均達(dá)到90%以上。 3.研究了采用仿射傳播聚類算法對視頻檢索結(jié)果優(yōu)化方法。 視頻的檢索結(jié)果中通常存在大量的相同或者相似的結(jié)果,從而影響檢索結(jié)果的質(zhì)量和用戶的檢索體驗(yàn)。本文針對這一問題提出了基于仿射傳播(Affinity Propagation)聚類的視頻檢索結(jié)果優(yōu)化方法。首先依據(jù)視頻的相似度模型,計算檢索結(jié)果中的視頻之間的相似度,構(gòu)造相似度矩陣；然后通過仿射傳播聚類算法,依據(jù)視頻之間的相似度矩陣對視頻片段進(jìn)行聚類,將在內(nèi)容上相似或者相同的視頻進(jìn)行歸類,平均聚類準(zhǔn)確率為0.83,有效地改善了視頻檢索結(jié)果的質(zhì)量,并完成檢索結(jié)果的優(yōu)化。 4.提出了基于Map/Reduce的分布式海量視頻片段相似度計算方法。 視頻數(shù)據(jù)的特征復(fù)雜使得視頻相似度度量算法在處理大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時存在性能瓶頸,本文針對這一問題首先提出了一種面向海量視頻相似度計算的視頻特征表示方法,該方法借鑒了信息論的模型以及文本數(shù)據(jù)相似度的計算方法。在特征描述的基礎(chǔ)上,提出了基于Map／Reduce架構(gòu)的視頻相似度計算方法,將視頻片段相似度計算的任務(wù)進(jìn)行分解,并通過分布式的框架進(jìn)行處理,有效地提高了視頻相似度的計算效率,并且具有較高的可擴(kuò)展性。 上述方法已應(yīng)用于國家863項目“結(jié)合語義的視頻網(wǎng)站自動發(fā)現(xiàn)與分析評估服務(wù)”課題中的視頻片段聚類與視頻相關(guān)性檢索,并將應(yīng)用于國家科技支撐計劃“支持跨區(qū)域、多運(yùn)營商的新一代廣播電視服務(wù)系統(tǒng)”的“增強(qiáng)型新聞點(diǎn)播服務(wù)”中。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

摘要5-7

ABSTRACT7-9

目錄9-12

圖目錄12-14

表目錄14-15

第1章 緒論15-22

1.1 研究背景及意義15-17

1.2 互聯(lián)網(wǎng)視頻檢索存在的關(guān)鍵問題17-18

1.3 本文主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)18-19

1.4 本文組織與結(jié)構(gòu)19-22

第2章 相關(guān)技術(shù)研究與背景22-49

2.1 視頻檢索的文本方法22-26

2.1.1 視頻網(wǎng)頁信息抽取23-24

2.1.2 文本索引24-25

2.1.3 檢索結(jié)果及排序25-26

2.2 視頻的組織與結(jié)構(gòu)26-28

2.2.1 鏡頭分割27

2.2.2 關(guān)鍵幀提取27-28

2.3 視頻的特征表示28-34

2.3.1 簽名特征28-29

2.3.2 顏色特征29-30

2.3.3 局部描述特征30-34

2.4 無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)34-40

2.4.1 K-Means聚類35

2.4.2 Affinity Propagation聚類35-37

2.4.3 RANSAC算法37-40

2.5 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)40-49

2.5.1 高維數(shù)據(jù)的處理技術(shù)40-45

2.5.2 海量數(shù)據(jù)的分布式處理方法45-49

第3章 基于語義結(jié)構(gòu)描述的視頻網(wǎng)頁識別與信息抽取方法49-63

3.1 視頻網(wǎng)頁的語義結(jié)構(gòu)化表示49-50

3.1.1 視頻網(wǎng)頁的語義結(jié)構(gòu)49

3.1.2 視頻網(wǎng)頁的語義結(jié)構(gòu)化表示49-50

3.2 基于語義結(jié)構(gòu)化的視頻網(wǎng)頁識別與內(nèi)容抽取50-60

3.2.1 語義區(qū)域的匹配算法51-57

3.2.2 基于匹配的視頻播放頁面識別57-58

3.2.3 基于語義塊匹配的視頻文本的抽取58-60

3.3 基于文本方法的視頻檢索60-62

3.3.1 視頻的文本索引60-61

3.3.2 基于文本的視頻檢索結(jié)果排序61

3.3.3 文本方法存在的問題61-62

3.5 總結(jié)與分析62-63

第4章 結(jié)合SIFT特征匹配與時序特征的視頻相似度度量63-75

4.1 視頻的相似度63-67

4.1.1 相關(guān)研究64-65

4.1.2 基于直方圖特征的相似度計算65-66

4.1.3 基于簽名特征的相似度計算66-67

4.2 結(jié)合SIFT特征匹配和時序特征的視頻相似度度量67-72

4.2.1 基于SIFT特征的匹配67-69

4.2.2 視頻幀序列的有效匹配69-72

4.2.3 基于匹配的視頻片段相似度度量模型72

4.3 實(shí)驗(yàn)與評估72-74

4.4 總結(jié)74-75

第5章 基于仿射傳播聚類的視頻檢索結(jié)果優(yōu)化75-88

5.1 視頻的相似度度量方法75-76

5.1.1 基于直方圖特征的相似度75

5.1.2 基于簽名特征的相似度75-76

5.1.3 基于SIFT特征的相似度76

5.2 基于內(nèi)容相似性的視頻的聚類76-82

5.2.1 相關(guān)聚類算法78-79

5.2.2 實(shí)驗(yàn)與聚類結(jié)果評估79-82

5.3 基于聚類的視頻檢索結(jié)果優(yōu)化82-87

5.4 總結(jié)87-88

第6章 基于Map/Reduce的海量視頻檢索方法88-107

6.1 面向海量數(shù)據(jù)的視頻特征選擇88-94

6.1.1 特征選擇與表示88-89

6.1.2 基于特征表示的哈希相似度模型89-91

6.1.3 串行的計算方法91

6.1.4 實(shí)驗(yàn)與分析91-94

6.2 基于Map/Reduce的分布式視頻相似度計算模型94-106

6.2.1 基于Map/Reduce的視頻片段相似度計算96-99

6.2.2 視頻片段相似度計算的示例99-103

6.2.3 實(shí)驗(yàn)與分析103-106

6.3 總結(jié)106-107

第7章 總結(jié)與展望107-111

7.1 論文工作總結(jié)107-108

7.2 研究工作展望108-111

參考文獻(xiàn)111-120

致謝120-122

在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果122-124

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2 徐忠強(qiáng);;電視新聞節(jié)目基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)[A];2009中國電影電視技術(shù)學(xué)會影視技術(shù)文集[C];2010年

3 申鉉京;張婷;千慶姬;;基于內(nèi)容的視頻檢索中運(yùn)動分析的研究[A];第三屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

4 谷軍霞;姚鴻;;基于內(nèi)容的視頻檢索在電視會商多媒體數(shù)據(jù)檢索中的應(yīng)用[A];2011年中國氣象學(xué)會氣象通信與信息技術(shù)委員會暨國家氣象信息中心科技年會論文摘要[C];2011年

5 谷軍霞;姚鴻;梁小雨;;早間會商“重點(diǎn)天氣提示”的內(nèi)容提取與檢索[A];2011年中國氣象學(xué)會氣象通信與信息技術(shù)委員會暨國家氣象信息中心科技年會論文摘要[C];2011年

6 唐躍林;周長國;肖沙里;姚富光;丘柳東;周宴;;基于MPEG視頻的鏡頭檢測系統(tǒng)研究[A];中國儀器儀表學(xué)會第六屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

7 文軍;謝毓湘;欒悉道;吳玲達(dá);老松楊;;SVAM:足球視頻精彩鏡頭分析和管理系統(tǒng)[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2005）論文集[C];2005年

8 林健;夏靖波;;基于互傳信息量的關(guān)鍵幀提取[A];2005中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集（上）[C];2005年

9 陳丹雯;吳玲達(dá);;一種基于互增強(qiáng)原則的視頻檢索重排序方法[A];第三屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2007）論文集[C];2007年

10 韓近強(qiáng);趙靜;楊冬青;唐世渭;姚小波;;基于領(lǐng)域知識的網(wǎng)頁篩選系統(tǒng)[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2002年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 百度;[N];中華新聞報;2007年

2 壯壯;[N];電腦報;2004年

3 ;[N];計算機(jī)世界;2002年

4 新浪;[N];中華新聞報;2007年

5 本報記者　房琳琳;[N];科技日報;2007年

6 ;[N];中華新聞報;2007年

7 張瑩;[N];中國新聞出版報;2008年

8 本報記者 張彤;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2008年

9 熊偉 整理;[N];計算機(jī)世界;2002年

10 東方早報記者 李偉;[N];東方早報;2011年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉守群;海量網(wǎng)絡(luò)視頻快速檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

2 曹政;電視節(jié)目自動分割與相似視頻檢索[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

3 劉瀏;基于內(nèi)容的重排列視頻檢索技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2013年

4 肖永良;基于內(nèi)容的視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中南大學(xué);2010年

5 李向偉;壓縮域視頻檢索與挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D];蘭州理工大學(xué);2010年

6 何云峰;視頻內(nèi)容組織與索引技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

7 呂凝;基于內(nèi)容的視頻數(shù)據(jù)庫多模式檢索方法研究[D];吉林大學(xué);2005年

8 雷少帥;基于內(nèi)容的視頻檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];太原理工大學(xué);2012年

9 張靜;視頻信息檢索研究[D];復(fù)旦大學(xué);2006年

10 汪萌;基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的視頻標(biāo)注研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 羅鳳玲;視頻檢索中的特征提取方法研究[D];中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2002年

2 苗盼盼;基于內(nèi)容的視頻檢索若干技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2010年

3 師鳴若;基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)研究[D];西安理工大學(xué);2003年

4 王韜;基于內(nèi)容的新聞視頻檢索系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2004年

5 紀(jì)麗婷;基于內(nèi)容的視頻檢索方法的研究[D];中北大學(xué);2010年

6 潘曉英;基于計算智能的視頻檢索[D];西安電子科技大學(xué);2005年

7 何靜;基于內(nèi)容的足球視頻檢索與自動編輯系統(tǒng)研究[D];西安理工大學(xué);2005年

8 湯義;基于MPEG-7標(biāo)準(zhǔn)的視頻描述與檢索[D];中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2002年

9 王秉舉;基于MPEG-7、MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)的視頻檢索研究和數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)軟件研發(fā)[D];華東師范大學(xué);2004年

10 董晴;基于音視頻融合的網(wǎng)球視頻檢索[D];南京理工大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：海量網(wǎng)絡(luò)視頻快速檢索關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：125965