视频检索技术

容 的查 询 ， 部分 情 况 下 只能 采 大 取 非 基 于 内 容 的 、 接 的 、 解 间 费 的、 经验 的算法 ， 查询 结果 往往不
尽 如 人意 。 ｊ 目前 的 ＭＰ Ｇ一 由 ： Ｅ ２
数 据格式还 不能 很好 地适 合解决 基 于 内 容 检 索 问 题 ， 等 到 要
供 单独 的 用 户管 理 、 费 管 理 和 计 权限管理； 适应流行的ｌ种软、 軎 硬
件 平 台等 。
备的信 息
虽然 在视
素 材 库管 理 系统 增 加 了新 的 、 强
维普资讯
全文 检索技术在视频素材检索中的应用
从 目前 的视 频数 据处理 特 点 全文 系统输 人 任意 词， 只要 检 索 出相 关 字 幕 文件 记 录 ． 即可 调阅读 字幕 文 件 和 所 对 应 的
容 。 在这 种数 据 中处 理 基于 内 而
文 档 中 的任 何 字 、 都 能 进 行检 词 索 ， 且可 以用 布尔 逻辑 （ 、 、 并 与 或
非等） 等逻辑运算进行组合检索 ；
用 户 可 接 受 的查 全 率和 查准 率 ； 支持 Ｃｉ ｔＳ ｒｅ ｌｎ／ ｅｖｒ和 Ｂ ｏ ｅ／ ｅ ｒｗｓｒ Ｓｒｅ ， 合于 以 网 络 为 中 心 的 ｅｖ ｒ适 计 算模 式 ， Ｉｔｒｅ 技 术 紧 密 和 ｎｅｎｔ 结 合 ， 其 可 应 用 于 Ｉｔｒｅ／ 使 ｎｅｎｔ Ｉｔａｅ ； 持多媒 体 的 能 力 ， ｎｒｎｔ中 支 实现文 字、 图片 、 像 的 统 一 管 影
全 文检 索 系统将输 人 系统 的各 类 文档 进 行 自动 标 引 ， 用户 可 以输
数据库 出所 需素材 ， 比
如 通过 节 目标 题 、 素材 主题 、 业 行 类别 、 导 、 制 人 、 作时 间 等 编 摄 制 字段项 目检 索 ；２ 基 于浏览 方式 （）

孙 宁 孙 劲光 ’
大连
孙
字
葫芦岛 １５０ ） ２００
１６ ２ ） １０ １
（ 辽宁工程技 术大学软件学 院” 葫芦岛 １５０ （ ２００） 辽宁工程技术 大学 电子 与信息工程学 院
（ 连 机 车 研究 所” 大
摘
要
对基于内容的视频 检索 中视频镜头检测技术进行研究 。首先 ， 特征的选取 ， 使用符合人类 感知 的 ＨＳ Ｖ空 间，
Ｃｌ ｓ ｍ ｂｅ Ｔ ３ ａ ｓ Ｎｕ ｒ Ｐ ９ ｌ
ｌ 引言
自２ ０世纪 ９ ０年代 以来 ， 多媒体 已广 泛地 应用
１ Ｈ Ｖ 空 间 ）Ｓ
Ｈ Ｖ颜 色 空问是 一 种跟 感 知相 符 合 的颜 色 空 Ｓ
问 ， 以本文 使 用 Ｈ Ｖ颜 色 空 间 代 替 传 统使 用 的 所 Ｓ
中圈 分 类 号
镜头检测
Ｈ Ｖ 颜 色 直 方 图 双 阈 值 比 较法 。 Ｓ
Ｔ３１ Ｐ ９
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｄ ｏ Ｓ ｏ ｔ ｃｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｓ ａ ｃ ｆＶｉ ｅ ｈ ｔＤｅ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ＣＢＶＲ ｏ
Ｓ ｎ Ｎｉ ｇ ｕ ｎ Ｓ ｎ Ｊｎ ｕ ｎ ｕ ｉｇ ａ ｇ Ｓ ｎ Ｙｕ ｕ
Ｒ Ｂ颜 色空 问 。从 Ｒ Ｂ到 Ｈ Ｖ的转换 公式 为 ： Ｇ Ｇ Ｓ
设 ： ａ ＝Ｍ Ｘ（ ， ，） ｍ ｎ＝ Ｎ（ ， ｂ ， ｍ ｘ Ａ ｒｇ ｂ ， ｉ ＭＩ ｒｇ，） ８＝
于多个领 域 。视频 己经逐 渐 成 为人 类 信 息 传播 的
主流载体 之一 。面对浩 如 烟海 的视频信 息 ， 如何快
Ｈ Ｓ ａ ｈｅｄ ｆｅｅ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ｍ ｏ ｈｅｆａ ｅ ｓａ ｏ ｅ ｏ ｉ ｐ ｏｖ ｄ ｔ ａｎ — ｃ ｍ ｐ ｒｓ ｎ ａ ｔｃｉ ｎ ｍ ｅｈ Ｖ ｓｔ ｉ ｒ ｎｃ ｈ ｃｅ ｉｔｃａ ｎｇ ｔ ｒ ｍ ｓｉ ｄ ｐｔｄ ｔ ｍ ｒ ｅ ｗ ｉ ｒ ｏ ａ ｉｏ ｓｄｅｅ ｔｏ ｔｏｄ，ａ ｓ ｄ ｎｄｂａ ｅ ｏｎ ｐｒｃ ｃ ｌｓａ ｓ ｃ ｈａａ ｔｒｓｉ ｓｔｒ ｓ ｏｌ ｈ ｅ ａ ｔ ａ ｔｔ ｔ ｓｃ ｒ ｃｅ ｔｃａ ｈ ｅ ｈ ｄ ｃ ｏｓ ｎ．Ｔｈ ｘ ｅ ｍ ｅ ｔｓ ｏｗｓｔ ａ ｅｍ ｅｈｏ ａ ｅ ｇ ｔｂｅｔｒｒ ｓ ｌ ｉ ｉ ｉ ｉ ｅｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｈ ｔｔ ｔ ｄ ｃ ｎ ｂ ｏ ｔ ｅ ｕ ｅ，ｗｈ ｃ ａ ｈ ｈ ｅ ｉｈ ｃ ｎ

关 键 词 ： 频检 索 ； 头检 测 ； 视 镜 分割 技 术 ； 关键 帧提 取 ； 态 特征 提 取 动
中 图分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ ３
文献标识码 ： Ａ
１ 问题 的提 出
２ Ｏ世 纪 ９ Ｏ年 代 以 来 ， 随着 计 算 机 硬 件 和 图 像 处 理 软 件 的发
类 等 方 法 研 究 镜 头 之 间 的关 系 ， 内容 相 近 的 镜 头 组 合 起 来 ， 把 逐
基于 内容 的视频检索 （ Ｂ Ｒ） Ｃ Ｖ 是一种 新的检索技术 ， 它能从 数据库 中查找 到具有指定特 征或含有特定 内容的视频 ，它 区别 于传统 的基于关键字 的检 索手段 ， 融合 了视频分割 、 关键帧和动 态特 征提取等 关键 技术 ， 具有 如下特点 ： 一 ， 第 直接从媒 体 内容 中提 取信息线 索 ； 二 ， 第 基于 内容 的检索是 一种近似 匹配 ， 这一 点与常规数据库检 索的精 确匹配方法有 明显 的不同 ； 第三 ， 动态 特征提取 和索 引建立可 由计 算机 自动实现 ，这避免 了人工描述 的主观性 ， 也大大减少 了工作量 。
一
３ 基 于 内容 的视频 检 索技 术
３１ 基 于 内 容 的视 频 检 索过 程 ．
首先 ， 视频流经过镜头分割 、 特征提取并 以 Ｍ Ｅ 一 Ｐ Ｇ ７标准描 述存人特 征数据库 。接着 ， 用户便可以通过查询界 面寻找检索模
块 ，计 算 机 通 过 从 所 建 立 的 以 Ｍ Ｅ 一 Ｐ Ｇ ７标 准 描 述 的 视 频 数 据 库
基于 内容检索时 ，根据 媒体特征进行 相似性匹配检索 的媒
体 特 征 有 ： 色 （ ｏ ｕ ） 纹 理 （ ｅｔｒ） 轮 廓 （ ｋｔｈ 、 状 颜 Ｃ ｌ ｒ、 ｏ Ｔ ｘｕｅ 、 Ｓｅ ）形 ｅ （ｈ ｐ ）空 问约束 （ｐ ｔｌｏ ｓ ａ ｔ）动态（ ｔ ｎ 、 Ｓ ａｅ 、 Ｓ ａａＣ ｎｔ ｉ ｓ 、 ｉ ｒｎ Ｍｏｉ ）领域 、 念 ｏ 概 （ ｏ ａ ｅｎｅ ｔ）结构描述及其 他的 图像信息 。在过去 的几 年 Ｄ ｍ ｉ ｏｅｐｓ 、 ｎ 中， 基于 内容 的视频检索 已经成 为一 个非常活跃 的研 究领域 ， 并 开发 出许 多具 有可视化 特征的系统 。其 中建立视频数据库是 一 个重要环节 ，它是 图像 处理技术和传统数 据库技术相结 合的产

需要 对视频 进行 基 于 内容 的分 析 。基 于 内容 的视频
图 １ 视 频 分 层 结 构
帧是视 频 数 据 的最 小 单 元 ，是 一 幅 静 止 的 画
面。镜头是视频数据的基本单位 ，它是摄像头的一 次连续的动作 ，只能拍摄相邻 地点连续 发生 的事 情 。场景由内容相近的镜头组成 ，从不同的角度描 述 同一个事件。而视频序列则由许多场景组成 ，叙 述一个完整的故事结构 。层 中每一个视频层次 的数 据都可以用一定 的属性加以描述 。如 ：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
在视频分析与检索过程中，决定其性能的主要
关键 技术 如下 。 （ ）视频 镜头 的检测 和表示 一
基于内容的视频信息检索是一个人机互动的过 程 。能为用户提供交互界 面、多样化 的查询手段 、 方便快速 的浏览和导航 能力 ，并满 足各 种反馈／ 交
镜头检测 的关键是 确定从 镜头到镜 头的转换 处 ，利用镜 头 之 间 的 转 换 方 式 （ 突 变 切 变 和 渐 如 变）找到镜头图像之间的差别。在此基础上可对每 个镜头提取出关键帧和运动信息以供浏览和检索之 用。一个镜头的关键帧就是反 映该镜头 中主要内容
二 、视频 结构 的分 析
束镜头等 ；镜头 的属性 ：如持续时 间、开始 帧号 、 结束帧号 、代表帧集合 、特征空间向量等；帧的属 性： 帧有 大量 的属性 ，如 直方 图 、轮廓 图 Ｄ Ｃ及
Ａ Ｃ分量 图等 。
视频数据的本质是一组连续的图像帧 ，除了存 在时问上的先后关系外 ，其本身并不具有任何结构 信息。要实现基于 内容的视频检索 ，必须为视频建 立不同层次的结构索引 ，并进一步为视频的检索和
的一 帧图像 或若 干帧 图像 。关 键 帧 的选 取 一方 面必 须 能够 反映镜 头 中的 主要事 件 ，因而描 述应 尽可 能

列。 由于镜头的突变和渐变具有一定模式 。 可对二进制序列进行 视频镜头分割是基于 内容的视频检索 的第一 步 ．是随后的 模式判别 ． 便可以检测镜头的突变与渐变 。 关键帧的提取 、 场景聚类和基于 内容的查询的基础 。 镜头分割的 （ ）统计判决机制 ５ 准确性将直接影响到后续处理的效果 。 因此 ， 视频镜头 的分割技 该方法建立一个统计判决模 型．其推导出的判 断可使镜头 术是基于 内容的视频检索的关 键技 术 。从一 开始就得到广泛的 监测错误率降到最低 ． 但计算复杂度很高 。 （ ）其它 判 断 机 制 。 ６ 研究 ． 取得 了丰富的研究成果 。 并 本文介绍 了目前镜头分割的主 要 研 究 方 法 ．对 目前 主 要 的典 型镜 头分 割 算 法 进 行 了 介 绍 和 分 在实际应用中 ， 除上 面常用的判 断机制外 ， 还有很多判断机 制。 同的判断机制产生不同的镜头分割效果 。 不 如基于数学模型 析． 最后指 出当前镜头分割 的主要研究方 向。 １视 频 镜 头分 割 ． 的判断机制ｆ１基于学 习的判断机制等 。 ３、 段 视 频 流从 上 往 下 可 分 为 视 频 、 事 单 元 、 景 、 头 、 ２２ 面向 Ｍ Ｅ 故 场 镜 ． Ｐ Ｇ压 缩 域 镜 头 变 换 检测 方 法 帧。 视频常常是通过镜头连接而成的 ， 通过镜头的变换来表示不 ＭＰ Ｇ标准是 现在广泛运用的国际视频压缩标准 ．从 目前 Ｅ 同的内容 。镜头变换是指一段 连续 视频 图像序列 转换到另一段 的研究的情况来看 ．基于压缩 的视频分析方法 都是 在解码和反 连 续 视 频 图像 序 列 ， 为 突 变 和 渐 变 （ 入 ， 出 、 分 淡 淡 隐现 、 入 ） 量化后的基础上展 开的。 滑 。 主要的方法有两类 ： 一类是对压缩视频 突变是一个镜 头直接转换为下一个镜头 ．中间没 有时间上的延 进 行 全 局 或局 部 解 压 ． 得 到 的视 频 子 集 上 ． 用 非 压缩 的镜 头 在 采 迟 渐变是前一个镜头慢慢地转换为下一个镜头 ， 加入 了一些空 分割方法进行镜头变换识别 ． 如基 于 Ｄ Ｃ图像序列 的镜 头分割。 间 和 时 间 上 的 编 辑 效 果 。镜 头 的 分割 或 称 景 物 变 换 探 测 （ｏｎ 另一类是根据运动矢量 的统计特性和 Ｄ Ｔ变换 的 ＤＣ系数进行 Ｓ ｅｅ Ｃ Ｃ ａｇ ｅ ｃ ｏ— Ｃ ， ｈ ｎｅＤ ｔ ｔ ｎ Ｓ Ｄ） ｅｉ 就是根据镜头变换的不同特征把视频分 镜 头 分 割 割成一个个独立的语义单元 。因此镜头变换 的检 测是镜头分剖 基 于 Ｄ 图像 序 列 的镜 头 分 割 方 法 首 先 从 被 压 缩 的 图 像 中 Ｃ 的前提 。 部分 解压提取 出 Ｄ Ｃ图像 ．Ｃ图像 只有 原始 图像 大小的 １ ４ Ｄ ／． ６ ２ 镜 头 变换 的检 测 方 法 ． 但它保 留了原来 图像 的基本信息 ．用于原始图像场景处理的全 般 来说， 镜头 变换的检测 方法可 以分为 两类，即面向非 局 特 性 也 可 用 于 Ｄ Ｃ图 像 ．对 分 析 的 准 确 性 也 不 会 造 成 大 的 影 压缩域镜 头变换识别的方法、 面向压缩域镜头变换识别方法 。 响， 可供选择的算法较 多。 ２１面 向非 压 缩域 镜 头 变 换检 测方 法 ． 基 于运 动 矢 量 的 统 计 特 性 和 Ｄ Ｔ变换 的 Ｄ Ｃ Ｃ系数 进 行 镜 头 面向非压缩域镜头变换识别方法 ．可 以简单 地归 纳为帧问 变换 识 别 ，主要 是 利 用 ＭＰ Ｇ 流 中 的 ＩＰ Ｂ帧 在 发 生镜 头 转 换 Ｅ 、、 特 征 差 异 度量 ＋ 种 判 断 机制 的方 法 。 某 时表 现 出的不 同特 征 进 行 镜 头 边 界判 断 。 ２１１帧 间 特 征差 异 的 度量 ． ． ３ 主 要 的 典型 算 法 ． 不 同的特征对 于检测不 同类型 的镜 头 变换具 有 不同 的作 ３１基 于 像 素差 的算 法 ｆ１ ． ４ 用， 所以选择哪种特征 向量进行度量是镜头正确分割 的基础 。 常 基 于像 素 差 的 算法 是 指 对连 续 两 帧 图 像 的 相 同位 置 的像 素 用 的度 量特征有帧 间灰 度， 颜色 、 图像 的边 缘 、 度或 色度 直方 灰度值或颜色值进行 比较 ， 亮 并计算各灰度差或颜色差的总和 。 帧 图、 运动矢量等。 问差 的公 式如 （— ） ： ４ １式 ｘ ＜Ｍ Ⅳ 一１ ２１ ．． 断 机 制 ２判 （， ＝ ＾ ） ： ， ， ） （， ） ｆ（ ｙ 一 Ｙ ｌ （ ）固定阈值机制 １ ｏ （－ ） ４ １ 这种方法在视频 中设置一个固定 的阈值 ．来 确定 镜头变换 Ｍ， Ｎ为图像 的大小 ， 表示第 ｉ ，（， 表示第 ｉ ｘ ） Ｉ ｉ 帧 Ｉｘ ） ｙ 帧（， 位 ｙ 的情况 ， 当帧间差异大 于设定的阈值时 ， 则认 为发生镜 头变换 。 置的像索值。当 ｄ ｉ 大 于阈值 Ｔ时 ， ｇＩ ， 则认为发生镜头转换 。 （ ）双 阈值 机 制 ２ 用这 种 方 法进 行 图 像 差 别 的计 算 对 噪 声 和物 体 运 动 十 分 敏 这种方法设置两个 阚值 Ｔ 和 Ｔ （ ＩＴ ） 分别是镜头突变 感 ， １ ２Ｔ ＜２ ． 物体 和摄 像 机 的 任 何 移 动 都会 使 帧 间差 明显 增 大 ． 而导 致 从 和渐变 的阈值 。首先用 较低 的阕值 Ｔ 来确定渐 变过程 的起始 误检 测 ｌ 帧。如果两连续帧的帧间直 方图差 Ｄ满足 Ｔ （ ＜ ２ 则被认为 ３２基于颜色直方图 的算法 １Ｄ Ｔ ． ． 是可能的渐变 的开始。这时就开始进行帧问直方 图差 累计 Ｐ的 由于一个镜头 内相邻帧之间的内容变化不大 ．颜色 直方 图 计算 ， 至满足 Ｐ 个 直 ＞ ２且 Ｄ Ｔ 时 ， ＜ １ 则认 为是渐变 的结柬 。 具有相似性 ．可利用直 方图的相似性来判断两帧之问是否有镜 （ ）自适应阈值机制 ３ 头变换 。 自适应阈值机制是指在视频流时间轴 的不 同时段 或时刻 自 若两帧图像 Ｉ和 Ｉ的直方图为 Ｈ 和 Ｈ ｉ ｛ １ 则帧间颜色 直方 图 动的选择适合该时段或时刻的阈值 。 来进行镜头边界的判断 如 的差值计算方法 如（— ） ： ４ ２式 丝 果在某时段或 时刻的帧间差大于该 时段或时刻 的阈值 、则认为 ｄ（ ， ＝ ＾ 乃） ｆ （ ） ｜ 一ＨｊＩ ｌ Ｈ，ｆ Ｉ （） Ｊ ｆ 发 生 镜 头 转换 。 ｋＯ ＝ （－ ） ４ ２ （ ）聚类／ ｝ 聚类 机 制 。 ４ 桴糊 Ｎ表示颜 色量 化 的级 数 ， ；） Ｈ（ 为第 １帧第 ｋ颜 色等级 的直 Ｉ 【 ； 该方法根据视频模糊聚类后得到 的各 帧属于 明显变化ｒＣ 方 图 。ｄＩ ０ 于 阚值 Ｔ时 ， 认 为 发 生镜 头 变 换 。 Ｓ１ （１大 ， 则 和非明显变化（Ｓ ） ｉ Ｎ Ｃｉ 类场景的隶属度 ． ａ 把视 频表示成 二进 制序 直方 图法使用像素亮度和色彩 的统计值 ， 抗噪 能力 比较强 。

２ １ 基 于帧 闽差 的 算 法 ．
对于时长为 ￡ 单帧图像大小为 Ｈ Ｘ Ｗ的视频 序列用 ｛ ｝ ， 表示 ， 其中 ｔ 表示视频帧序 列号 ， ｔ Ｌ， ＝ ｛ １≤ ≤ ｎ （ ） ，
Ｉ １≤ ｉ≤ Ｈ， ｌ≤ ，≤ ｝ 。
设 。 胛 为相邻图像帧通过计算固定区域的Ｒ Ｂ值与标准蓝色和标准白色的欧式距离来检测字幕事件的发 和 Ｇ
生， ｌ 和
＝
的直方图 ， 全局帧差为 ： 则
厂垂■ —— —— ——— —一
／ （ （） （） ∑ 般１ 一 ）
Ｙ ｔ： １
（ １ ）
＝
＾ ∑ （ 。 ） （） ／ （ 一 ）
Ｙ ｔ： １
厂垂■— ————— ——一
（ ２ ）
新 闻视 频 中 的字 幕 通 常 出现 在 屏 幕 下 方 的 １４范 围 内 ， 因此 局 部 帧差 ：
收 稿 日期 ：０ 继 勋 （９０ ， ， 南 洛 阳人 ， 南 工程 学院 助 教 。 １８ 一） 男 河 河
维普资讯
第１ ７卷第 ２ 期
高继勋等 ： 计算机新 闻视频检索技术之字幕事件检测算 法研究
摘 要 ： 随着计算机 网络的发展 ， 新闻视频成为人们获取信息的主要媒体之 一。由于新 闻视频数 量 巨
大 ， 何 从 海 量 的新 闻视 频 中找 到 需要 的 内容 便 成 为 迫 切 需 要 解 决 的 问题 ， 闻视 频 检 索 算 如 新 法便应运而生 ， 而基 于字 幕 帧 的检 索便 是 重 要 的 一种 ， 传 统 的 三种 关 于 字 幕 帧 的 提 取 算 法 将 加 以改 进 ， 到一 种 运 算 速 度 更 快 的 算 法 。 得
提供了非常重要的语 义信 息 ， 所以利用新 闻视频 中的字幕对新 闻视频进行检索是新闻视频检索的一个重要途径 。

搜索技术的研发 中投入 了大量工作 ， 申请 了很多专利 。
２ ０ １ ０ 年， Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 公 司的智能 电视计 划 ， 正式开启 了电 视 的智 能 化 时代 ， 而 走 在 智 能 电视 技 术 风 口浪 尖 的 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 公 司 也 为智 能 电视 提 出了 一整 套解 决 方 案——
用户 的视频 媒体查 询指令通过 网络被传送 到搜索 系 统① ， 并 在搜索 系统 ①关联 集③ 中通 过对标 注关键词 的
检索 ， 找到对应的视频媒体 ， 最后还要对找 到的视频媒 体
进行 排序 ⑤。
１ 节 目搜 索的总体流程
搜 索视频 媒体之 前 ， 首先 要对媒 体数据进 行文字 标
文献 Ｕ Ｓ ８ １ ９ ０ ４ ７ ５ 提出通过迭代计算 访 问者访 问某个
集 针对 视频 的一个或 多个 区间 的多个注 释 ， 并 且将其组 Ｗｅ ｂ目的地 的属性值 ， 以确定查 询结果 排序时 使用 的分 织 到多个群组 中。每个 群组包括针对彼 此相似 的视频 区 数 。具体 步骤是 ： 接收访 问者对 多个 Ｗｅ ｂ目的地 的遍历
刘 昶， 阎 岩
（ 国家知识产权局专利局 专利审查协作北京 中心， 北京 １ ０ ０ １ ９ ０ ）
【 摘
要 】对 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 公 司在视 频搜 索领 域 的专 利技 术进 行 疏理 ， 首先 划分 了视 频搜 索技 术 的构 成部 分 ， 包 括客 户端技 术和 服
务 端 技术 ， 并 在 此基 础上 对 相关 专利 技 术进 行 了全 面 的剖析 ， 希 望 能够 帮助 国内企 业掌 握 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ公 司在相 应领 域 的 专利 布

Ｚ ＮＧ ａ ， ＡＯ Ｂｉ ｕ ＨＥ Ｑｕ ｎ ＸＩ － Ｙ （ ｐ ｒ ｎ ｆ ｔｍａｉｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙｏ ｈｎ ， ｆｉ ３ ０ ７ Ｃ ｉａ Ｄｅ ａｔ ｔ Ａｕｏ ｔ ， ｉｅｓ ｙｏ ｉｎ ｅ ｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ｆ ｉａ Ｈｅｅ ２ ０ ２ ， ｈｎ ） ｍｅ ｏ ｏ ｔ Ｓ ａ Ｃ
频信 息 的检 索 。
关键 词 ： ＭＰ Ｇ ７ Ｅ 一 ：视频检 索： ｕ ｅ ｅ Ｌ ｃ ｎ ；分布式 ：系统设计
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｍ ｐ ｅ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｄｅ ｔ ｉｖａ ｓ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ＰＥＧ一 ｓｇ ｎｄ Ｉ ｌ ｍ ｎｔ ｔｏ ｆａ Ｖｉ ｏ Ｒｅ ｒ ｅ ｌ Ｓｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ７
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： Ｐ ｙ ｒ ｓ Ｍ ＥＧ一 ； ｉｅ ｅ ｉｖ ｌ Ｌｕ ｅ ｅ ｄｉｔｉ ｕｅ ｙ ｔｍ； ｙ ｔｍ ｅ ｉ ７ ｖｄ ｏｒ ｔ ｅ ａ ； ｃ ｎ ； ｓ ｂ ｔｄｓ ｓｅ ｓ ｓｅ ｄ ｓｇ ｒ ｒ ｎ
１ 引言
随Hale Waihona Puke 信息技术的发展和个人摄像设备 的普及 ，人
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｍ Ｐ ｓｒ ｃ： ＥＧ－ ， ｉｈ ｐ ｏ ｄ ｓａｓａ ｄ ｒ ｉｅ ｅ ｃ ｉｔｏ ｏ ｉ ｅ ，ａｌ ｗｓｏ ｅｔ ｒ ｕ ａ ｉｕ ｒ ｐ ｒｉｓ ７ ｗｈ ｃ ｒ ｖｉｅ ｔｎ ａ ｄ ｚ ｄ ｄ ｓ ｒｐ ｉ ｎ ｆ ｒａ ｖ ｄ ｏ ｌｏ ｎ ｏ ｍａ ｋ ｏ ｔｖ ｒｏ ｓｐ ｏ ｅ ｔ ｅ
２１ ０ ０年 第 １ 卷 第 １ ９ ０期
计 算 机 系 统 应 用
基 于 ＭＰ Ｇ一 Ｅ ７的视频检索系统 的设计与实现①
郑 烃 肖碧宇 （ 中国科 学技术大学 自动化 系 安徽 合肥 ２ ０ ２ ） ３ ０ ７