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基于内容的视频片段检索系统技术研究+边界检测+相似度 第7页

更新时间:2016-9-2:  来源:毕业论文
图5  手语字母的识别率
结果表明,最好识别率为93.33%,最差识别率为73.33%,平均识别率为84.17%。识别率相当之高。
因此基于欧式距离的片段相似度度量可以十分准确地识别视频片段,并因此成为视频片段检索中较为常用的相似度度量方法。
4.基于内容的视频片段检索系统
4.1基于内容的视频片段检索系统的平台及组成
关于视频检索系统的架构,对用户来说只需要了解其功能及使用要求即可。但有时为了让用户了解其内部结构,还需要提供视频检索系统的结构图。 如图6所示:

图6  实验平台的系统结构图
在该系统结构中,用户可以通过点击“选择查询片段”按钮提交查询片段,系统把查询片段读入查询文件,同时可以播放查询片段。用户可以通过播放的视频确认提交文件,也可以通过关键帧了解当前提交的查询片段。检索结果中的关键帧包括多个相似片段,这些相似片段按照与查询片段的相似程度从高到低的顺序排列。如果用户希望观看某一个相似片段的视频,直接点击播放即可。用户可以通过移动滑动条调整相似度阈值β2、也可以直接输入数值来重新设定。如果目前检索的片段数目太少(或太多),可以减小(或增大)阈值β2,重新进行查询。
4.2实验结果

图7   广告类视频检索的结果界面
此界面各模块划分比较清晰,而且操作简单,十分方便用户使用。
在本章介绍里,视频片段被分为片段、镜头、帧三层考虑,首先在定义查询片段的镜头的相似镜头集的基础上,计算两个片段的一一对应相似的镜头数目,进而给出片段匹配函数的定义,然后采用滑动镜头窗从连续的视频节目中自动分割出一个或多个相似的广告片段,最后将相似镜头集映射为相似镜头矩阵,利用矩阵的相关特性计算影响片段相似程度的视觉、顺序和干扰因子,从而建立相似片段的排序模型,按照相似度从高到低的顺序排列相似片段。

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