基于视觉信息的质量感知模型及检索方法研究的开题报告.docx

基于视觉信息的质量感知模型及检索方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
在现代社会中，图像和视频已经成为了人们最常见的信息载体。以视频为例，每年全球共消耗了数百万的带宽和存储空间，但是很多视频的质量并不能达到人们对于视觉体验的要求。同时，由于视频目录化和检索的需求，对于视频内容的质量评估和检索也愈加迫切。因此，如何评估视频的质量和开发有效的视觉检索方法就成为了一个重要的研究领域。
当前已经有了很多关于视频质量评估的研究，大多基于主观评估和客观评估两种方法。主观评估所得的结果更为准确，但是耗时耗力且主观性强；客观评估虽然效率更高，但是准确度有一定限制。另外，针对视觉检索的方法主要分为基于文本和基于内容的两大类。传统的基于文本的方法主要是通过对于文本信息的匹配来完成检索，但是这种方法无法处理视频的直接内容，因此准确度存在一定限制。基于内容的方法则利用图像、视频等原始信息来完成检索，但是由于视觉信息具有特定的客观性和主观性，因此如何有效地表示和利用视觉信息成为了当前研究的难点。
基于此，本课题将研究基于视觉信息的质量感知模型及检索方法，以期通过非常规的思路和方法从更广阔的角度研究视频质量和视觉检索的问题，并为视频制作和检索带来更多的便利和效益。
二、研究内容和方法
本课题主要研究基于视觉信息的质量感知模型及检索方法，旨在寻找一种全新的方式来评估视频质量和索引视频内容。具体来说，课题要完成的研究内容包括以下几个方面：
1、研究视频的感知质量评价方法。针对目前主观评估和客观评估的方法，本课题要考虑如何有效地融合两种方法以达到更为准确的结果。
2、研究基于卷积神经网络的视频帧质量评估方法。在视频质量评估中，如何准确地评估视频质量并给出可靠的度量是一个难点问题。因此，要研究基于卷积神经网络的视频帧质量评估方法，并考虑如何将这个方法更好的应用于视频帧的质量评估和鉴别。
3、研究视频的非线性特征提取及其在视觉检索中的应用。视频的非线性特征对于视觉检索尤为重要，但是目前很多方法仍然停留在线性特征上。因此，本课题要研究针对视频的非线性特征提取算法，以期更好地表示视频的特征信息，从而支持更为准确的视觉检索。
基于以上研究，本课题采用以下方法来完成研究：
1、通过调研和分析现有的评估方法和视觉检索算法，寻找问题的切入点和解决思路。
2、通过搭建卷积神经网络和基于深度学习的方法，重点研究视频帧质量的评估问题，并考虑如何将此方法正式应用于视频质量评估。
3、通过研究传统的非线性特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，重点研究视频的特征信息提取和表示问题，并考虑如何将此方法应用于视觉检索领域。
三、预期成果及意义
预期成果：
1、完成基于视觉信息的质量感知模型及检索方法的研究，形成系统的理论框架和可操作的技术方案。
2、实现基于卷积神经网络的视频帧质量评估方法，并构建一个准确的视频帧质量评估模型。
3、实现非线性特征提取方法，支持对视频的特征信息进行完整地提取和表示。并根据实验结果对于已有方法进行探索和优化。
意义：
1、对于视频质量的感知评估有着重要的指导意义。为视频制作和发布提供可靠的质量保证。
2、可以提高视觉检索的准确性和速度，从而方便用户更快速地查询到目标视频。
3、在研究方法上拓展了以往的研究思路，对于实验方法的完善和丰富有着重要的作用。