基于Hadoop架构的分布式视频关键帧提取方法研究的开题报告.docx

基于Hadoop架构的分布式视频关键帧提取方法研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着互联网的高速发展，视频数据成为了大数据时代重要的一部分，视频数据量以及数据处理速度的要求也不断提高。在视频数据中，关键帧被广泛应用于视频内容的索引、检索以及分类等任务。传统的关键帧提取方法需要对整个视频进行解码，消耗大量的时间和计算资源，无法满足大规模视频数据的处理需求。因此，基于Hadoop分布式计算框架的关键帧提取方法逐渐成为了一种重要的可行方案。
本文选题的研究内容是基于Hadoop架构的分布式视频关键帧提取方法。目前对于视频关键帧的提取方法主要集中在基于帧的方法和基于内容的方法两大类。其中基于帧的方法主要是针对单个视频帧进行检索，再根据一定的条件如亮度、色彩鲜艳度、运动程度等选择关键帧。基于内容的方法主要是对视频数据进行特征的提取和匹配，确定关键帧。无论是基于帧还是基于内容的方法，目前都存在一些问题，如基于帧的方法存在误码率高、提取速度慢等问题，而基于内容的方法则存在运算复杂度高、准确率不高等问题。
因此，在这样一个背景下，使用Hadoop分布式计算框架，将视频数据分片处理，并进行分布式计算，将降低视频数据处理的难度，提高计算效率和准确率。对于企业等需要处理大量视频数据的单位，解决了视频数据处理的难题，对于提高数据工作的效率和准确性，会起到非常重要的推动作用。
二、研究目标和研究内容
研究目标：研究基于Hadoop架构的分布式视频关键帧提取方法，以提高视频数据的处理效率和准确率。
研究内容：
1.研究视频关键帧提取算法，包括基于内容的方法和基于帧的方法，并比较两种算法的优缺点。
2.分析Hadoop分布式计算框架，研究分布式存储和计算的技术原理和应用。
3.设计基于Hadoop分布式计算框架的视频关键帧提取方法。
4.设计并实现实验系统，进行实验验证和效果分析。
5.总结研究结果和成果，提出进一步的研究方向和展望。
三、研究方法
本研究采用三个阶段的方法：
1.理论探讨：了解视频关键帧提取算法原理、Hadoop分布式计算框架原理以及分布式存储和计算的技术原理和应用。
2.算法设计：根据理论探讨的基础，设计基于Hadoop分布式计算框架的视频关键帧提取方法。
3.实验验证：根据算法设计的结果，设计并实现系统，并进行实验验证和效果分析。
四、预期创新点和成果
1.采用Hadoop分布式计算框架实现视频关键帧提取，能够有效降低数据处理的难度，提高数据处理的效率和准确率。
2.将基于帧的方法和基于内容的方法相结合，提高视频关键帧提取的准确性。
3.可以提供一个可行的解决方案，对于需要处理大量视频数据的企业，解决了视频数据处理的难题，提高数据处理效率。
五、论文结构
本研究论文将按以下结构组织：
第1章：绪论
第2章：相关技术和算法
第3章：系统设计
第4章：实验与分析
第5章：总结与展望
六、参考文献
[1]唐瑞顺,赵克垒.基于帧的视频关键帧提取方法比较电子学报，2013，41(3)：582-586.
[2]邢俊,纪君峰.基于内容的视频关键帧提取方法比较通信技术，2014，47(06)：141-144+191.
[3]陈沛,祝伟君,刘奎辉等.基于Hadoop/HDFS的视频分割和运动目标检测系统.计算机工程与科学,2019,41(8):1525-1531.
[4]李卫康,王国胜.Hadoop应用技术详解.北京:清华大学出版社,2014.
[5]袁建红,贾建忠.大数据技术及应用.北京:电子工业出版社,2017.