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基于内容的视频镜头分割与浏览技术研究的任务书
一、背景与目的：
视频作为新媒体时代的一种重要表现形式，已经被广泛应用于众多领域，如娱乐、教育、广告、社交等。随着视频素材数量的不断增加，如何高效地管理和浏览这些素材，成为了一个迫切需要解决的问题。本项目旨在研究基于内容的视频镜头分割与浏览技术，解决视频素材管理和浏览的难题。
二、研究任务
1.分析和总结当前视频镜头分割技术的发展现状和局限性；
2.研究基于内容的视频镜头分割算法，结合视觉特征和语义信息，提高镜头分割的准确率和效率；
3.基于镜头分割结果，开发一个面向用户需求的视频浏览平台，该平台应支持基于时间轴的快速浏览、可交互的标签搜索和自动化摘要生成等功能；
4.提出一种针对多镜头视频的内容导向摘要生成方法，该方法应根据用户需求，结合视频内容和镜头切换特征生成视频摘要。
三、研究方法：
1.文献研究：梳理与视频镜头分割技术相关的研究文献，总结和对比各种方法的优缺点和不足，为后续研究提供参考；
2.视频处理：基于OpenCV、DeepLearning等工具，对视频进行预处理和特征提取，尝试不同的镜头分割算法，如基于传统的视觉特征(HSV、纹理等)和基于深度学习的方法(CNN、LSTM等)，并对算法进行评估和比较；
3.系统开发：基于Web技术，开发一个针对用户需求的视频浏览平台，该平台应具有良好的用户体验，能够支持快速浏览、标签搜索和摘要展示等功能；
4.实验评估：在公开的视频数据集上，评估所提出的镜头分割算法和摘要生成方法的准确率和效率，并与现有的方法进行比较和分析。
四、研究成果：
1.发表一篇期刊论文，总结和提出基于内容的视频镜头分割与浏览技术的研究成果；
2.开发一个基于Web的视频浏览平台，该平台具有典型的视觉和使用体验，支持多种浏览和搜索方式，可为用户提供更好的视频浏览体验；
3.提出一种内容导向摘要生成方法，能够快速生成符合用户需求的视频内容概要，并为用户提供更好的视频消费体验。