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第1章 绪论1

1.1 视频目标检测概况1

1.2 视频语义分析概况3

第2章 基于互信息量的视频关键帧提取6

2.1 视频镜头分割7

2.2 经典关键帧提取方法8

2.2.1 分析镜头边缘提取关键帧8

2.2.2 帧平均法提取关键帧8

2.2.3 直方图平均法提取关键帧8

2.2.4 通过视觉内容匹配提取关键帧9

2.3 基于互信息量的关键帧提取方法10

2.4 实验结果与分析12

第3章 视频特征的表示及检索16

3.1 视频结构分析16

3.1.1 视频的层次结构16

3.1.2 视频的结构单元19

3.2 监控视频信息的表示20

3.3 监控视频信息特征的存储23

3.4 R-树索引结构的动态性改进26

3.4.1 R-树存在的问题26

3.4.2 R-树节点分裂算法的改进29

3.1.3 R树索引在外存中的读写31

3.4.4 实验结果与分析33

第4章 纹理与颜色特征融合的目标检测36

4.1 基于纹理和颜色置信融合的运动目标检测36

4.1.1 背景建模37

4.1.2 运动目标检测40

4.1.3 噪点去除43

4.1.4 模型更新44

4.1.5 实验结果与分析44

4.2 基于Haar-like特征压缩的目标检测48

4.2.1 Haar特征提取算法及改进49

4.2.2 基于AdaBoost算法的识别检测过程53

4.2.3 实验结果与分析54

4.3 颜色-纹理特征融合的均值漂移算法56

4.3.1 MS目标跟踪算法思想57

4.3.2 融合颜色、纹理特征的目标检测58

4.3.3 实验结果与分析64

第5章 视频图像语义特征提取方法68

5.1 视频图像特征提取框架68

5.2 视频低层特征表示与提取似然方法71

5.2.1 视频低层特征表示方法72

5.2.2 视频低层特征提取似然方法76

5.3 视频高层对象语义提取方法76

5.4 视频高层对象语义标注方法78

5.5 实验结果与分析79

第6章 视频图像语义分析83

6.1 本体语义相似度计算83

6.1.1 传统的语义相似度计算算法84

6.1.2 新的语义相似度计算算法86

6.1.3 实验结果与分析90

6.2 多层次视频语义分析方法研究95

6.2.1 多层次视频语义提取框架96

6.2.2 场景分析97

6.2.3 对象特征分析101

6.2.4 事件分析106

6.2.5 实验结果与分析108

第7章 视频语义标注及检索方法研究112

7.1 场景分析及对象提取112

7.1.1 基于属性的对象提取113

7.1.2 基于运动特征的对象提取119

7.2 基于关联规则的事件分析125

7.2.1 基于事件的规则构建126

7.2.2 事件检测126

7.3 视频语义的标注128

7.3.1 相似度匹配方法128

7.3.2 特征匹配129

7.4 实验结果与分析130

7.4.1 匹配对比实验132

7.4.2 实验分析133

7.5 视频语义检索方法136

7.5.1 颜色特征相似度138

7.5.2 纹理特征相似度138

7.5.3 帧间相似度139

7.5.4 视频语义检索过程140

参考文献142

后记155