基于内容的视频信息检索模型及方法综述.pptx

1、基于内容的视频信息检索模型和方法概述，宜颜郭玉辉，引言视频检索模型分析和视频信息检索方法概述，引言随着信息时代的到来，特别是计算机技术和网络技术的发展，海量信息被收集、传输、流通和应用到世界各地。随着越来越多的视觉信息数据库的建立和人们对视觉信息需求的增加，视觉信息的描述和检索成为当今研究的热点。如何有效地描述视觉信息，如何实现基于内容的信息检索，已经成为多媒体信息相关部门研究的重点。基于内容的视觉信息检索可以分为两类：基于内容的图像信息检索和基于内容的视频信息检索。本文主要讨论基于内容的视频信息检索技术。视频检索简介传统的视频检索是基于内容的视频检索，而传统的视频检索是从大量的视频数据中找到

2、所需的视频片段。传统的视频信息管理系统通过访问字符串属性来查询视频信息。在系统的描述方面，使用了相关模型、框架模型和面向对象模型等表达方案，用字符串来表达与内容无关的原始数据。在系统的查询端使用相同的文本标识符，并通过标签匹配视频编号，视频的检索就变成了标签的检索。传统视频检索系统的优点是简单快捷。缺点是：仅基于文本很难实现有效的管理和检索精度；(1)模糊视频信息内容的丰富性决定了难以用语言标签准确完整地描述视频信息的所有内容，这使得视频信息的描述非常模糊；(2)不确定文本描述是视频信息的一种特定抽象，它要求描述方法满足一定的标准。如果标准改变，描述方法也会改变。(3)准确率低随着人们对信息依

3、赖性的增强，人们对视频资料中包含的特定信息的需求越来越多。传统的视频描述是通过人工标注完成的，因此准确性大大降低。(4)主观因素由于文本标签是由观察者选择后添加到视频标签中的，因此视频描述在很大程度上受到主观因素的影响。不同的观察者或者同一个观察者会在不同的条件下对同一幅图像给出不同的描述，有时这种差异会很大。基于内容的视频信息描述方案没有抛弃传统的文本描述，而是将高度主观的文本标签项最小化，使描述系统能够客观、准确、全面地描述视频信息。基于内容的视频检索是指根据视频的内容和上下文在大规模视频数据库中检索视频数据。主要特点：(1)视频信息的描述更加具体、客观和全面。(2)低层语义描述符。低层描

4、述符的一个特点是可以由计算机自动提取，这就节省了从大量数据中识别对象的重复工作，同时大大降低了文本描述信息的主观性，大大提高了检索结果的准确性。(3)更多的视频内在信息(4)各种灵活的检索方法，基于内容的概念，什么是基于内容的？基于内容的检索是指基于媒体和媒体对象的内容语义和上下文的检索。基于内容？基于内容检索的特点：从媒体内容中提取信息线索。直接分析图像、视频和音频，提取特征，使检索更多的媒体对象。提取特征的方法有很多。人机交互。大致匹配。在检索过程中，采用逐步细化的方法。直到找到目标。基于内容的检索可以利用图像处理、模式识别、语音信号、计算机视觉、人工智能等学科的一些方法作为基本技术来提高

5、其检索精度。基于内容的视频检索模型、基于内容的视频信息检索模型以及视频数据处理模型中的关键技术。基于内容的视频检索系统主要由三部分组成：客户端、可视化界面和管理。视频数据处理中，镜头边界检测镜头是视频数据的基本单位。大多数视频都是通过编辑用镜头连接起来的。因此，在基于内容检索的视频处理中，应该将视频自动划分为镜头作为基本的索引单元。这个过程称为镜头边界检测，也称为场景转换检索(SCD)，是实现基于内容的视频检索的第一步。所选关键帧是用于描述镜头的关键图像帧，它反映了镜头的主要内容。一方面，关键帧的选择必须反映镜头中的主要事件，因此描述应该尽可能准确和完整；另一方面，为了便于管理，数据量应该尽可能小，计算也不应该太复杂。特征提取视频数据的特征分为静态特征和动态特征。静态特征提取和运动特征提取视频聚类是研究镜头之间的关系，即如何将内容相似的镜头组合在一起。根据不同的聚类目的，视频聚类可以分为两类：一类是对属于同一场景的镜头进行聚类，形成分层的视频结构场景和电影。另一种聚类是视频分类。它只考虑特征相似性，而不考虑时间连续性。根据镜头的重复程度，视频一般可以分为对话型、动作型和其他类型。基于内容的视频信息检索系统主要通过三种方式实现，即：(1)基于图像的模式(2)基于视频的唯一信息