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文档简介

基于显著度的视频指纹研究与平台实现的开题报告一、选题背景及意义随着新一代互联网技术的不断发展，人们对视频资源的需求越来越高。视频的海量、复杂、高维特征给视频搜索、分类、推荐、识别等应用带来了巨大的挑战。因此，视频内容分析和检索技术已成为当前研究热点之一。为此，对视频进行指纹提取是实现视频检索的有效手段之一。当前已有的视频指纹提取方法多是基于帧间差分和局部特征匹配实现的。但这些方法提取的指纹鲁棒性差，对噪声、遮挡等情况容易失效。另外，视频中存在很多冗余信息，而这些冗余信息会影响指纹的提取，从而影响检索效果。因此，本项目拟采用基于显著度的视频指纹提取方法，利用视频显著区域提取合适的视频特征，提高指纹的鲁棒性和检索准确度，实现视频内容的精确检索。二、研究内容和研究目标本项目主要研究基于显著度的视频指纹提取方法，并针对该方法进行性能评测和讨论，以提高指纹的鲁棒性和检索准确度，实现视频内容的精确检索。具体研究内容包括：（1）分析视频显著区域的提取方法，并探讨如何根据显著区域提取视频特征。（2）构建视频指纹提取算法，并进行性能测试与优化。（3）针对基于显著度的视频指纹提取方法，实现一个视频指纹检索平台，实现快速、准确的视频检索功能。三、研究方法和技术路线本项目主要采用以下研究方法和技术路线：（1）视频显著区域的提取方法分析。首先介绍现有的视频显著区域的提取方法，并探讨其优缺点，然后选取合适的方法，对其进行改进和优化，使得提取出的显著区域更加准确和有效。（2）视频特征的提取和处理。根据提取出的显著区域，提取视频的关键帧，并从关键帧中提取特征，如颜色、纹理等特征，将其组成视频指纹。（3）视频指纹匹配算法。基于提取出的视频指纹，研究并实现相应的指纹匹配算法，如传统的局部特征匹配算法、基于深度学习的指纹匹配算法等。（4）平台搭建与实现。利用提取出的视频指纹数据，构建一个基于显著度的视频检索平台，并实现快速、准确的视频检索功能。四、研究计划和时间安排本项目的研究计划和时间安排如下：（1）第一阶段：2019年10月-2019年12月分析现有的视频显著区域提取方法，并研究如何根据显著区域提取视频特征。（2）第二阶段：2020年1月-2020年3月构建视频指纹提取算法，并进行性能测试与优化。（3）第三阶段：2020年4月-2020年6月基于提取出的视频指纹数据，构建一个基于显著度的视频检索平台，并实现快速、准确的视频检索功能。（4）第四阶段：2020年7月-2020年8月撰写论文及相关文档，汇总并总结整个项目进行提交。五、研究预期成果本项目的预期成果包括：（1）提出了一种基于显著度的视频指纹提取方法，较传统方

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