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基于内容的视频检索系统研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网的飞速发展，视频成为人们主要的信息载体之一。在以往，基于文本的检索系统已经很成熟，而近年来，基于内容的视频检索系统逐渐引起了人们的关注。内容检索是指通过分析视频中的音频、视觉及其它元素来获取视频中的某些内容或者特定信息。内容检索包括两个主要步骤：视觉区域的提取和视频分类。视觉区域的提取主要是将视频中的重要帧、色块、运动轨迹等关键区域进行提取，从而更加准确的来描述整个视频的内容。视频分类是对视频内容的理解，主要是通过技术手段将视频归为某一或某些类别，如人物、场景、物品等。
以应用为导向的内容检索方法，旨在将于用户所需求相对应的内容索引过滤出来，并将其展现出来。例如，在检索培训视频时，若只输入“四川大学”，很可能会得出大量的无关结果，而加入“教授”、“讲课”等关键词，则可以准确且有效地索引到所需视频。
因此，基于内容的视频检索系统，在信息检索、面向视频大数据的分析和挖掘等领域都具有广泛的应用前景，本研究运用图像处理、机器学习等技术方法，旨在提高基于内容的视频检索系统的准确性，同时降低系统开发及维护的成本，从而更好地为用户提供高质量的内容检索服务。
二、研究进展及成果
1.系统架构的设计
（1）搜素引擎模块：根据用户输入的关键字，从数据库中检索到与之对应的视频信息，并将这些信息通过用户界面进行展示。
（2）视频处理模块：对于上传或解压缩后的视频进行分析，通过图像处理、机器学习等技术对视频进行分类和提取视觉区域。
（3）后台管理模块：包括对用户权限、视频资源、用户数据及统计数据等进行管理的功能。
（4）用户界面模块：包括基础的搜索、播放、上传及注册等功能，同时具有操作简单易用的特点。
2.技术路线确定
在确定技术路线的时候，本研究团队主要采用了图像处理、机器学习等技术手段，包括以下几个方面：
（1）视频分类和标注：以视频分类和标注为前期模型的开发基础，首先对视频的基本特征进行提取，根据其特征设计合适的模型算法，通过监督学习对视频进行分类和标注。
（2）视频复杂度度量模型：其中所使用的图像处理技术能够更准确的计算视频中运动、亮度、颜色等对视频复杂度度量模型的影响，并结合机器学习技术，将视频数据分成不同级别，进行物体分割。
（3）视频检索算法：采用基于文本和基于内容的两种检索算法，并结合模糊匹配、多特征等技术，使其能够更准确和迅速地搜索到用户查询所需的视频信息。
3.研究成果
（1）已经完成了系统设计和技术路线制订，并完成了基础架构的搭建。
（2）初步的图像处理、机器学习等技术实验已获得良好的结果，具备一定的可行性。
（3）初步的用户调研也表明，本系统将会受到用户的欢迎和青睐。
三、下一步工作计划
（1）继续对图像处理和机器学习技术进行探究和实践，不断优化系统性能。
（2）扩充系统的功能模块和根据市场需求进行调整和改进。
（3）大量扩充标注数据集、增加训练模型的复杂度，不断提升检索系统的准确率和稳定性。
（4）将系统推向市场，不断满足用户追求更高品质内容的需求，将基于内容的视频检索系统推向更新更高峰。