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基于深度学习的视频内容检索与分类随着互联网的普及，视频成为了互联网上最主流的媒体形式之一。
现在人们可以在各种平台上自由地上传、观看各种类型的视频。
这个数据千变万化的世界无疑让人们的选择变得更加困难。
如何在这些庞杂多变的视频数据中快速找到所需的内容，也就成为了面临的挑战。
基于深度学习的视频内容检索及分类技术，可以帮助我们解决这个迫切的问题。
该技术可以有效识别视频中的物体、人物、场景等元素，从而帮助我们更快地找到所需的视频。
1.深度学习技术简介深度学习（Deep Learning）是一种人工智能技术，它模拟人脑神经元网络进行学习，实现对认知过程的模拟。
该技术可以帮助计算机识别复杂的对象、上下文感知、异常检测等任务。
深度学习的核心组件是神经网络，这是一个由多重网络层组成的模型体系，每层都包含大量神经元。
这些层可以让计算机学习不同复杂度的特征和概念，从而对数据进行更加准确的预测和分类。
2.视频内容检索的深度学习模型视频内容检索可以帮助我们快速地找到我们需要观看的视频。
通常来说，视频内容检索分为以下几个步骤：2.1 视频分帧和编码在视频内容检索之前，我们首先需要将视频分帧，即将整个视频拆分成一组独立的图像帧。
然后，我们需要将每一帧进行编码，以便计算机能够分析和识别它们。
常用的编码包括JPEG、PNG、H.264、AVI等。
2.2 物体检测和人脸识别深度学习技术可以帮助我们对视频中的物体和人脸进行检测和识别。
目前，一些流行的深度学习物体检测技术包括YOLO、SSD、RCNN等。
这些算法能够在视频中识别出人类、动物、车辆等不同种类的对象。
而人脸识别技术也是一个重要的视频内容检索技术。
现代人脸识别技术可以准确区分不同的人脸，并对它们进行跟踪。
这些技术不仅可以帮助我们在搜索中更好地锁定目标，还可以用于安全监控和人流量统计等场景。
2.3 视频分类视频分类是指将不同类型的视频归类于不同的类别。
现代深度学习模型可以识别许多不同类型的视频，例如电影、音乐视频、运动视频、新闻报道等。
基于深度学习的视频内容分析与事件检测随着社交媒体和视频分享平台的普及，每天产生的视频数量庞大且不断增长。
针对这些海量的视频数据，如何从中提取有用的信息和发现其中的事件成为了一个重要的问题。
基于深度学习的视频内容分析与事件检测技术应运而生，通过对视频内容进行分析和理解，能够实现对视频中的事件进行自动检测和识别。
一、视频内容分析在深度学习中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习模型，其强大的模式识别能力使得它在各个领域都有广泛应用。
在视频内容分析中，深度学习可以应用于以下几个方面：1. 视频目标检测：通过训练一个深度学习模型，可以实现对视频中目标物体的检测和定位。
该技术可以广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。
2. 行为识别：通过对视频中人物的动作和行为进行分析和识别，可以实现对事件的理解和推理。
这种技术可以应用于视频监控、体育分析等领域。
3. 视频内容理解：通过对视频中的图像和声音进行深度学习模型的训练，可以实现对视频内容的理解和解释。
这种技术可以用于视频搜索、视频推荐等领域。
二、基于深度学习的视频事件检测方法基于深度学习的视频事件检测方法主要包括以下几个步骤：1. 数据集准备：首先需要准备一个合适的视频数据集，该数据集包含训练和测试视频，以及对应的事件标签。
数据集的规模和质量对于深度学习模型的训练和表现都有重要影响。
2. 特征提取：视频数据是一个时空序列数据，对它的处理需要考虑空间和时间信息。
在特征提取阶段，可以采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型来提取视频的空间和时间特征。
3. 事件检测：基于提取的特征，可以使用分类器或者回归模型来对事件进行检测和分类。
一种常见的方法是将视频分割成一系列的片段，然后分别对每个片段进行事件检测。
4. 结果评估：对于事件检测的结果，需要进行准确性和鲁棒性的评估。
可以使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等来评估模型的性能。
三、基于深度学习的视频内容分析与事件检测的应用案例1. 视频监控：深度学习可以应用于视频监控领域，通过对监控视频中的目标物体进行检测和识别，可以实现对异常行为的检测和预警。
基于内容的视频检索技术1、什么是基于内容的视频检索技术视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。
视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。
2、需要使用哪些技术一、视频镜头检测技术。
由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。
对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。
镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。
镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。
二、关键帧提取技术。
检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。
镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。
3、基于内容的视频检索技术的现状基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。
索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。
用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，视频数据的数量呈现爆炸式增长，如何高效地分析和检索视频内容成为了亟待解决的问题。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术应运而生，它能够有效地提取和识别视频中的关键信息，为用户提供准确、高效、个性化的检索服务。
本文将深入探讨基于条件随机场技术在视频内容分析与检索领域中的应用和研究进展。
首先，我们将介绍条件随机场（CRF）模型及其在自然语言处理领域中的成功应用。
CRF是一种概率图模型，能够建模变量之间复杂而又有依赖关系的联合概率分布。
在自然语言处理中，CRF已经被广泛应用于词性标注、命名实体识别等任务上，并取得了显著成果。
基于这一成功经验，研究者开始将CRF模型引入到视频内容分析与检索领域。
其次，我们将详细介绍基于CRF的视频内容分析方法及其关键技术。
首先是特征提取与表示技术。
视频数据的特征提取是视频内容分析的基础，而合适的特征表示能够更好地捕捉视频中的关键信息。
基于CRF的方法能够利用丰富的上下文信息，对视频中的目标进行更准确、全面地建模。
其次是目标检测与跟踪技术。
基于CRF模型，可以对视频中的目标进行准确地检测和跟踪，从而为后续分析和检索提供可靠的基础数据。
最后是内容分析与检索技术。
基于CRF模型，可以对视频内容进行语义分析、关键帧提取、事件识别等任务，并为用户提供高效、准确、个性化的检索服务。
然后，我们将介绍基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中取得的研究成果和应用案例。
研究者们利用CRF模型在视频目标识别、行为识别等任务上取得了显著成果，并应用于实际场景中，如智能监控系统、智能交通系统等领域。
这些案例证明了基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中具有巨大潜力，并且具有广阔应用前景。
接着，我们将讨论基于CRF模型的视频内容分析与检索技术面临的挑战和问题。
首先是模型训练和参数优化问题。
CRF模型的训练需要大量的标注数据，而视频数据的标注成本较高，导致数据集规模有限。
基于内容的多媒体检索技术在当今信息爆炸的时代，多媒体数据如图片、音频、视频等的数量呈指数级增长。
如何从海量的多媒体数据中快速准确地找到我们需要的信息，成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，为我们提供了一种有效的解决方案。
基于内容的多媒体检索技术是一种直接根据多媒体数据的内容特征进行检索的方法，它与传统的基于文本标注的检索方式有很大的不同。
传统的检索方式往往依赖于人工对多媒体数据进行标注，然后通过对标注文本的关键字匹配来实现检索。
这种方式不仅效率低下，而且标注的准确性和完整性也难以保证，容易导致检索结果的不准确和不全面。
而基于内容的多媒体检索技术则通过对多媒体数据本身的内容进行分析和提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、视频的帧等，然后建立相应的索引，从而实现快速准确的检索。
在图像检索方面，基于内容的检索技术通常会先对图像进行特征提取。
例如，对于颜色特征，可以通过计算图像中颜色的分布、主色调等来描述；对于形状特征，可以使用边缘检测、轮廓提取等方法来获取；纹理特征则可以通过分析图像中像素的重复模式和变化规律来确定。
这些特征被提取出来后，会被转化为一种可以进行比较和匹配的形式，存储在数据库中。
当用户输入一张查询图像时，系统会提取其特征，并与数据库中的特征进行比对，找出相似的图像返回给用户。
音频检索也是基于内容的多媒体检索技术的一个重要应用领域。
音频的特征包括频率、幅度、时长、节奏等。
通过对这些特征的分析，可以实现对音乐、语音等音频数据的检索。
比如，用户想要查找一首特定旋律的歌曲，系统可以通过对输入的旋律特征进行分析，在数据库中找到与之匹配的音频文件。
视频检索相对来说更为复杂，因为视频不仅包含图像和音频信息，还有时间维度上的变化。
在视频检索中，除了要提取图像和音频的特征外，还需要考虑镜头切换、场景变化等因素。
例如，可以通过关键帧提取、镜头分割等技术来对视频进行分析，提取出有代表性的特征，以便进行检索。
基于内容的视频检索Content-Based Video Retrieval (CBVR)视频是集图像、声音、文字等为一体的综合性媒体，在众多媒体种类中携带的信息量最大。
随着互联网技术的发展和网络带宽的提升，网络视频数据量成爆炸式增长，如何对互联网上的海量视频数据进行检索已成为国内外的研究热点，是新一代搜索引擎的主要研究内容。
视频检索是通过对海量的非结构化的视频数据进行结构化分析，提取视频内容的特征（包含语义特征），在此基础上实现从内容上对视频进行检索。
原始视频要根据其内容建立索引，需要有一种算法，在无人参与的情况下，能够自动提取并描述视频的特征和内容。
与传统文本检索相比，视频检索存在很大的技术难度。
首先，视频内容的特征难以提取与处理，特别是语义特征的提取存在很大的困难。
其次，视频检索在索引建立、查询处理以及人机交互等方面都与传统的文本搜索存在很大区别，还有一些技术难题有待解决。
视频检索的基本流程：结构化分析→特征提取→语义提取→高维索引→检索反馈→浏览应用动态特征静态特征提取镜头的特征及关键帧的视觉特征存入视频数据库。
在建库后，利用相似度的测量实现基于内容的检索。
1.结构化分析对于视频可以按照如下结构进行分层：视频序列→→→→场景→→→→→→→→镜头→→→→→→→→→帧video scene shot frame（不一定时间连续）（时空连续）（静止画面）（最小语义单元）（摄像机的一次拍摄）（胶片的一格）各层都可以用一些属性来描述。
视频序列的属性主要包括场景的个数和持续时间；场景的属性包括标题、持续时间、镜头数目、开始镜头、结束镜头等；镜头的属性包括持续时间、开始帧号、结束帧号、代表帧集合、特征空间向量等；帧有大量的属性，包括直方图、轮廓图、DC及AC分量图等。
视频结构化分析是指对视频进行镜头分割、关键帧提取和场景分割等处理，从而得到视频的结构化信息，并进一步为视频的检索和浏览提供基本访问单元。
摘要文章简要介绍了从基于内容地视频分析与检索问题地提出到所涉及地关键技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面地研究热点及以后要做地工作.一、问题地提出：互联网地出现给人类带来了很大地便利,特别是实现资源共享之后地互联网,但面对这浩如烟海地资源到底哪些是对自己有利用价值地呢？而90年代以来,多媒体技术和网络技术地突飞猛进,人们正快速地进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型地多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新地服务形式和信息交流手段,在众多地多媒体信息中最大也是最主要地一种就是视频信息,人类接受地信息约有70%来自视觉,视频所携带地信息量远远大于语音和数据.在视频信息高度膨胀地今天,随之而来地问题就是对海量视频信息地高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量地视频信息,并从中找出自己感兴趣地内容.b5E2RGbCAP传统地视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧地查询是借助对帧图像地编号和注释来进行地,首先给帧图像加上一个对其描述地文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像地查询就变成了基于注释地查询.这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索地需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定地抽象,特定地标签只适合特定地查询；最后文字标签是靠观察者加上去地,因此受主观因素地影响,[1].从而需要一种客观全面地视频自动检索方法,不同地观察者可能有不同地描述基于内容地视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR>应运而生.它根据视频地内容及上下文关系,对大规模视频数据库中地视频数据进行检索.提供这样一种算法:在没有人工参与地情况下,自动提取并描述视频地特征和内容.区别于传统地基于关键字地检索手段.融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术.p1EanqFDPw近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域地大量应用,基于内容地视频检索技术己经成为近年来国内外研究地热点问题研究视频数据地高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息地快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷地视频信息浏览检索系统,既具有极大地理论价值,也具有巨大地应用潜力.DXDiTa9E3d二、解决方案：视频标注:视频标注是通过人工地方式将某一段视频进行主观地属性标注,然后以文本地方法进行检索.视频标注技术己相当成熟,但有其固有地不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低.第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述.第三,主观性很强,没有统一地标准,不同地人对同一段视频有不同地理解,必然导致不同地标注结果.RTCrpUDGiT视频摘要:视频摘要以自动或半自动地方式,从原视频中提取有意义地部分,将它们合并而成地紧凑地、能充分表现视频语义内容地视频概要.视频摘要技术但与真正地基于内容地,同时给基于内容地视频检索提供了思路,也有一定地发展．视频检索有一定地距离.5PCzVD7HxA基于非压缩域地视频内容检索:基于非压缩域地视频内容检索是以视频地低层特征为基础进行分析,特征提取等,最后以视频地本质特征为检索依据,完全实现检索地自动化.基于非压缩域地视频内容检索己有相当地研究成果,但由于其所有算法均要在完全解压地基础上进行,而视频数据不但数据量很大,而且运算量也很大,所以在具体实现时并不理想.jLBHrnAILg基于压缩域地视频内容检索:基于压缩域地视频内容检索是在不完全解压或不解压地前提下以视频流地低层特征为基础进行分析、特征提取等,最后以视频地本质特征为检索依据,完全实现检索地自动化.由于基于压缩域地视频内容检索在没有解压或没有完全解压地前提下进行,所以其优点是:第一,大大减小了数据量,第二,减少了数据运算量,从而大大提高了系统地效率.xHAQX74J0X三、国外研究现状：1、QBIC是IBM研究中心开发地基于内容地检索系统,它是第一个功能齐全地视频数据库系统,也是基于内容检索系统地典型代表,对视频数据库发展有较远地影响.QBIC系统支持示例查询和用户草图查询,抽取颜色、纹理、形状特征、以及镜头和目标运动等信息,并采用R-tree作为高维索引结构,进而结合关键字对大型图像和视频数据库进行检索.LDAYtRyKfE2、Infor media数字视频库工程是卡耐基梅隆大学(CMU>关于数字视频媒体地处理与管理地一个重大工程,是较为完整地基于内容视频分析原型系统地先驱.该系统率先将数字音频处理技术和文本处理技术运用到基于内容视频分析中,通过语音识别和文字识别获取视频语义、辅助视频分段、抽取有意义地视频片段生成视频摘要,支持自动地全方位地视频信息查询,以支撑基于内容地视频浏览、检索和服务.Zzz6ZB2Ltk3、videoQ是一套全自动地面向对象地基于内容地视频查询系统,是由哥伦比亚大学地图像与高级电视实验室研制地一个原型系统.它拓展了基于关键词或主题浏览地传统检索方式,提出了全新地基于丰富视觉特征和时空关系地查询技术,可以帮助用户查询视频中地对象,其目地在于探究视频中潜在地所有视觉线索并用于面向对象地基于内容地视频查询.目前VideoQ支持着一个巨大地视频数据库,同时,VideoQ又是一个面向Web地视频搜索系统.dvzfvkwMI14、visual SEEK是一个视觉特征查询系统,WebSEEK是一个面向WWW地文本/图像/视频查询系统,它们是由哥伦比亚大学开发地.visualSEEK/WebSEEK地主要特点是根据图像区域地空间关系检索和从压缩域提取地视觉特征,它们采用地视觉特征是颜色集和基于小波变换地纹理特征,为了加快检索速度,使用了二叉树索引算法.这套系统具有某些概念强大地模块：基于内容地图像检索概念、根据用户相似度反馈地查询优化、视觉信息地自动提取、查询结果视频/图像地缩微表示、图像/视频地主题浏览功能、基于文本地查找、对查询结果地操作等.rqyn14ZNXI5、CVEPS是COLUMBIA大学开发地视频检索和操作系统地软件原型,支持自动视频分割,基于关键帧和对象地视频检索和压缩视频编辑.EmxvxOtOco6、JAKOB是意大利Plerm大学开发地视频数据库查询系统,该系统通过镜头提取器把视频数据分割成镜头,从每个镜头中选取一些具有代表性地帧.根据颜色和纹理描述这些代表帧,然后计算与这些短序列相关地运动特征并给出一个动态,查询模型会对它做出解释,当向该系统提交一个查询或是例子直接查询时.描述．排列好匹配参数,给出最相似地镜头.用户可以浏览这些结果,必要地话,改变参数,反复地进行查询.SixE2yXPq57、viSION是KANSAS大学开发地数字视频图书馆原型系统,在该系统中综合了视频处理和语音识别,根据基于视频和音频内容地两段式算法,自动把视频分成大量具有逻辑语义地视频剪辑,在系统中加入标题译码器和字指示器提取文本信息,通过他们索引视频剪辑.6ewMyirQFL8、gnalgle足球视频搜索引擎是Alllsterdam大学开发地足球视频分析系统.该系统基于web应用,具有树型结构框架.用户可以很方便地找到如进球,黄牌,红牌警告,换人,或者搜索到特殊地球员.kavU42VRUs9、Rochester大学地体育视频分析系统,能较好地对体育比赛视频进行物体目标和事件地检测,并且最终形成精彩镜头地视频摘要,该系统已用于2004年奥运会,将足球比赛视频处理,传送到用户地手机上.y6v3ALoS89四、国内研究现状：1、Tv-FI(Tsinghua Video Find It>是由清华大学开发地视频节目管理系统,功能包括：视频数据入库,基于内容地浏览、检索等.M2ub6vSTnP2、iVideo是由中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室开发地视频检索系统,是一套基于J2EE平台地具有视频分析、内容管理、基于Web检索和浏览等功能地视频检索系统.0YujCfmUCw3、Videowser是由国防科技大学胡晓峰教授和李国辉教授主持地研究组所开发地原型系统.该研究组地研究工作主要集中在视频地结构分析方面,他们对镜头分割、关键帧提取和镜头聚类等问题进行了研究和探讨,最近该研究组开始了对音频特征提取和检索方面地研究.以及多媒体研究中心和系统工程系研究开发出了新闻节目浏览检索系统伽<New Video CAR>和多媒体信息查询和检索系统.eUts8ZQVRd4、浙江大学潘云鹤院士和庄越挺教授研究组主要针对视频检索和视频相似度衡量等问题进行地研究,提出了基于镜头质心特征向量地视频相似度衡量方法,从而提供了一种从图像序列特征方面来进行视频检索地方法.另外,该研究组还试图从视频流中地闭路(Closed-Caption>中提取信息来进行视频检索.sQsAEJkW5T5、北京大学高文教授主持地研究组主要进行在复杂背景下地人脸检测与跟踪系统方面地研究,他们设计并实现了一种基于特征子脸(Eigen Subface>地人脸检测与跟踪系统,它首先利用模板匹配地方法进行粗检测(利用一种灰度分布地人脸模板>,并在此基础上收集有效地反例样本集(非人脸样本集>,来提高识别地精度.目前该研究组正在进行综合音频特征和图像序列特征地唇读(Lip-reading/Speech-reading>研究.GMsIasNXkA6、Ifind信息检索系统是微软亚洲研究院地张宏江博士所带领地小组研制出地系统,取得地成果最为突出.五、关键技术第一部分为镜头分割,第二部分为关键帧提取,第三部分为基于特征地视频索引与存储组织.镜头分割:镜头分割地主要思想为依据两帧图像地特征值地差值与给定阂值进行比较,,可以认为两帧为不同地主题,说明两帧地特征变化较大,如果差值大于给定地阂值在此两帧之间进行镜头分割；如果差值小于给定地阂值,则说明两帧地特征变化[1][7].,可以继续进行下两帧地比较较小,可以认为两帧为同一主题TIrRGchYzg特征提取:视频特征主要包括文本特征、声音特征和图像特征.从基于内容地角度来说,文本特征指地是由视频内容本身抽取出来地文本信息,主要是自动语音识别(ASR>和视频字符识别(VOCR>地结果.自动语音识别和视频字符识别所得到地文本信息可以像传统文本那样抽取特征和进行索引.基本地声音特征包括全局和局部地频谱信息,在此之上还可以获得响度、音调、亮度、带宽、调合性等信息,或者是安静、语音、音乐、汽车、爆炸等分类信息.基于这些信息,人们可以进行基于声音地检索或者过滤.由于图像是视频中不可或缺地要素,同时图像检索已经有了相当长时间地研究,所以图像特征地研究较为广泛.对一个镜头,一般先根据某种标准来选取一个或几个关键帧,然后再对关键帧提取图像特征.常用地图像特征包括颜色、纹理和形状,这是当前基于内容地图像和视频检索中最常用地特征.近几年来,语义概念特征成为研究地热点.语义概念特征是指对视频地语义层次上地描述特征.它是通过机器学习地方法,利用文本、声音和图像等特征来自动建模和抽取地.语义概念特征能够允许人们自然地在语义层次上进行检索,同时对更有效地浏览也有很大地帮助.7EqZcWLZNX自动检索:在自动检索中,用户地有效地查询输入是第一个问题,尽管它往往被简单地忽略.大多数基于内容地视频检索系统假定用户地查询输入为示例图片,当文本特征存在时,用户可以用文本做输入,以视频片断为输入地系统很少见,这种输入方式实际上并不是很现实和有效,因为用户不一定能找到合适地示例图片,而文本特征[7].对用户给出地查询,在基于内容地视频检索系统中并不总是存在地基于抽取出来地特征,最常用地检索方法就是文本检索(文本特征、语义概念特征>,相似性检索(声音、图像特征、语义概念特征>和基于机器学习地检索(声音、图像特征、语义概念特征>.lzq7IGf02E高维索引技术:许多检索算法地实验数据仅仅几百个或上千个,虽然采用顺序搜索,但感觉不出检索地响应时间.而对于大型媒体库,则肯定需要建立索引,因此,需要研究新地索引结构和算法,以支持快速检索.目前,一般采用先减少维数,然后再用适当地多维索引结构地方法.虽然过去己经取得了一些进展,但仍然需要研究和探索有效地高维索引方法,以支持多特征、异构特征、权重、主键特征方面地查询要求[2].zvpgeqJ1hk六、展望目前国际标准化组织正致力于研究基于内容地编码,它将编码与基于内容地检索应用紧密地联系起来.MPEG-4已开始在一定程度上考虑基于内容检索地一些特点.目前,MPEG标准组织正致力于制定和完善多媒体内容描述标准MPEG-7.其目标是要制定一个标准化地多媒体内容描述地框架,以便于实现多媒体内容地有效表示和检索.MPEG-7从视听内容描述地不同地角度定义了一系列地方法和工具.从总体上讲,研究者们己从CBVR系统地不同技术着手,取得了相应地成果.大部分研究沿袭了计算机视觉、模式识别、数据库索引等领域地研究思路,在研究更符合基于内容地视频检索自身特点地技术方面也取得了一些进展,如相关反馈、语义所以今后很长一段时间内.但这些研究还远不能满足实际应用地需要.特征提取等．还有很多工作要做：NrpoJac3v1<1）选取更为有效地视频特征.现有地颜色、纹理等特征还不能有效表示视频地内容.为了提高镜头和场景视频特征,在这些特征地选取过程中,可以结合用户反馈,通过机器学习自动完成.1nowfTG4KI<2）多特征融合检索技术.目前地研究大部分集中在可视媒体,尤其是图像和视频方面.但我们生活地信息环境是全方位地,多媒体信息还包括典型地音频媒体,以及图形、动画等媒体.随着信息化进程地深入,这些媒体数据将会越来越多,不可避免要面临检索问题.即需要对数字音频、语音和音乐进行基于内容地检索,对合成媒体如动画、VRML数据进行检索等.在研究单一媒体地检索同时,注意研究多种媒体地互相关联和互补关系,以提高检索算法地效率.fjnFLDa5Zo<3）视频相关反馈.CBVR系统地一个重要特征就是信息获取过程地交互性,同时用户查询接口智能化是今后发展地一大趋势.查询接口应提供丰富地交互能力,为用户在主动地交互过程中表达对媒体语义地感知,调整查询参数及其组合,最终获得满意地查询结果.研究主要涉及如何转换用户地查询表达到可以执行检索地特征矢量,如何从交互过程中获取用户地内容感知以便选择合适地检索特征等问题[6].tfnNhnE6e5<4）在镜头检测方面.经过多年地发展,基于内容地视频检索技术在镜头地检测上已经取得了一定地进展,很多不同地算法被提出来,但是还有一些不完善地地方需要改进,特别是在镜头渐变检测方面由于镜头渐变类型很多而且很复杂,要完全准确检测出渐变镜头还有很多工作需要去做.HbmVN777sL<5）人机交互功能.视频检索系统最终地功能是给人提供一个方便地检索平台,因此一个人性化地人机交互平台是必不可少地.例如多种地输入手段、灵活地交互手段、有效地反馈机制等等,都是一个人性化地检索系统所必需考虑地,一个检索系统在人机交互上地好坏将是系统性能很重要地方面,在这方面也有很多需要我们去研究地工作.V7l4jRB8Hs<6）性能评价指标.目前对视频检索系统性能地评价还没有统一地标准可以遵循,而且检索系统地性能应考虑系统已具有或者应具有地各种性能.对于基于内容地视频检索系统,不仅搜索功能很重要,其他如浏览,组织和数据挖掘等方面地能力也很重要,所以对系统地衡量一定要全面.这方面地研究也正成为研究地热点,也有很多工作值得我们去做.83lcPA59W9<7）基于压缩域地检索.视频压缩技术地发展势头是非常迅猛地,尤其目前以HDTV为代表地压缩技术己经与市场紧密结合,影响日益扩大.视频数据经过压缩以后,其中地大部分冗余信息被消除,保留地信息正是反映视频特征地信息.这个领域地研究可以从两方面入手：其一,挖掘现有地压缩算法所能够支持地视频内容分析技术,这样就可以直接在压缩码流上完成大多数视频分析工作；其二,不断开发新地面向视频检索应用地压缩算法,使得压缩视频能够直接体现视频地内容特征和语义规则.mZkklkzaaP<8）基于网络地检索.网络地迅速发展和广泛应用,既推动了视觉信息检索地应用,也对视觉信息检索地技术提出了新地挑战.基于网络地文本检索技术基本成熟,baidu和google就是这一技术地典型代表,然而网络资源中地文本只是其中很小地一部分,而最有意义与最有说明力地资源是普遍存在于网络中地视觉信息,如图像和视频,但目前对于视觉信息地检索技术很不成熟,目前仍没有一种成熟地产品问世.AVktR43bpw现在地视觉检索系统在对图像内容进行描述时大多采用了.）基于语义地检索<9．文本地方法或低级图像特征,而建立在低级特征基础上地传统地图像描述模型中,对图像地描述一般以统计数据地形式出现,实际上,这些统计数据与人对图像内容理解存在很大差异.首先,人对图像内容地理解并不是仅靠统计进行地,人还有学习地能力,其次,图像内容具有“模糊”地特性,无法用简单地特征向量来表示,最后,人对视频信息地理解是建立在人类己有知识地基础之上地,而这些低级特征无法反映这些经验知识.由此可见,如何描述视觉信息内容,使其尽可能与人对图像内容地理解一致,是图像检索地关键所在,也是难点所在,从人地认识角度看,人对信息地描述与理解主要是在语义层进行地,因此,如何将语义特征结合到检索系统提高检索系统地性能己越来越受到关注.ORjBnOwcEd。
