基于内容的视频检索.ppt

主要内容问题的引入国内外研究现状基于内容的视频检索简介视频结构的分析关键技术视频检索和浏览当前研究中存在的问题及未来的发展趋势1一、问题的引入近年来,数字视频信息出现了飞速膨胀,新的视频应用,如数字图书馆、视频点播、数字电视等,已经为越来越多的人所接受和熟悉。面对海量的视频数据,如何找到所需的视频信息就成为了一个急需解决的问题。2人们总是希望可以直接检索到一段包含特定信息的视频片段。足球比赛中的射门镜头、含有日出景色的片段3二十世纪九十年代以来,出现了基于内容的视频分析和检索研究,其目的就是通过对视频内容进行计算机处理、分析和理解,建立结构和索引,以实现方便有效的视频信息获取基于内容的视频分析与检索研究从一开始就得到了广泛的重视并取得了丰硕的研究成果。4二、国内外研究现状:国外已经研发出多个基于内容的视频检索系统。IBM公司的QBIC系统意大利Plermo大学开发的JAKOB美国哥伦比亚大学研究实现VideoQ系统Virage公司的VirageSearchEngine美国哥伦比亚大学图像和高级电视实验室开发的VisualSeek系统由UIUC开发的MARS5国内外研究现状:国内微软亚洲研究院的张宏江博士所带领的小组研制出Ifind信息检索系统国防科技大学多媒体研究开发中心研制开发的NewVideoCAR国防科技大学系统工程系研制开发的MIRC清华大学开发TV-FI系统6值得一提的是MPEG-7,即“多媒体内容描述接口”(MultimediaContentDescriptionInterface),作为MPEG组织提出的新标准,其目标就是制定一组标准的描述符及其描述模式(定义描述子的结构和相互关系),内容描述与媒体内容结合,使用户能够快速准确地进行检索,这也注定了其在未来通用的视频检索中将扮演主要角色、发挥重要的桥梁作用。7三、基于内容的视频检索简介我们需要研究的是,信息检索系统如何适当地表达用户所要求的内容,并在视频数据库中找出符合这个查询要求的信息返回给用户。Content-BasedVideoRetrieval,CBVR根据视频的内容和上下文关系,对大规模视频数据库中的视频数据进行检索提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容8目前,基于内容的视频检索研究,除了识别和描述图像的颜色、纹理、形状和空间关系外,主要的研究集中在视频分割、特征提取和描述(包括视觉特征、颜色、纹理和形状及运动信息和对象信息等)、关键帧提取和结构分析等方面9四、视频结构的分析帧/镜头/场景/视频序列帧(Frame):视频数据的最小单元,是一副静止的单幅影像画面,相当于电影胶片上的每一格镜头。在时间轴上帧表现为一格或一个标记。视频可以看做是一个连续静态图像的序列,其中的每一幅静态图像称为一帧。10