【摘要】：【目的/意義】隨著社會(huì)信息化水平的不斷提高,視頻資源逐漸成為數(shù)字圖書館資源建設(shè)中的重要組成部分,如何從海量視頻資源中快速準(zhǔn)確地檢索到用戶需要的視頻信息已成為數(shù)字圖書館亟待解決的問(wèn)題�！痉椒�/過(guò)程】針對(duì)該問(wèn)題構(gòu)建了一種基于鏡頭的視頻檢索框架。該框架通過(guò)鏡頭邊界檢測(cè)實(shí)現(xiàn)視頻分割,然后運(yùn)用3-D Surfacelet變換對(duì)視頻鏡頭進(jìn)行2層分解,通過(guò)對(duì)各高頻方向子帶求均值和標(biāo)準(zhǔn)差,生成鏡頭的特征向量,再計(jì)算所有鏡頭特征向量的均值生成視頻指紋,最后利用歐式距離來(lái)度量視頻的相似度,再在相似視頻里檢索相似鏡頭�！窘Y(jié)果/結(jié)論】通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明該方法具有較好查全率和查準(zhǔn)率,并且對(duì)數(shù)字圖書館中常見(jiàn)的視頻編輯變換具有較好的魯棒性。
[Abstract]:[purpose / significance] with the continuous improvement of the level of social informatization, video resources have gradually become an important part of the construction of digital library resources. How to quickly and accurately retrieve the video information required by users from mass video resources has become an urgent problem for digital libraries. [method / process] to solve this problem, a shot based video retrieval framework is constructed. In this framework, video segmentation is realized by shot boundary detection, and then 3-D Surfacelet transform is used to decompose the video shot into two layers. The mean value and standard deviation of each high-frequency direction subband are obtained, and the feature vectors of the shot are generated. Then the average value of all shot feature vectors is calculated to generate video fingerprint. Finally, Euclidean distance is used to measure the similarity of video. The results / conclusions show that the proposed method has good recall and precision, and is robust to the common video editing transformation in digital library.
【作者單位】： 中科院文獻(xiàn)情報(bào)中心;山西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：山西省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)“十二五”規(guī)劃2015年度課題(晉規(guī)辦字【2015】3號(hào)) 山西省藝術(shù)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(2016C18) 山西省研究生教育改革項(xiàng)目(2016JG64) 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)教改課題(2016218)
【分類號(hào)】：G250.76;G252.7

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本文編號(hào)：2349148