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基于视频时序特征的视频检索技术的研究的任务书
一、研究背景和意义：
随着视频数据的爆炸式增长，如何高效地管理和利用这些数据成为了一个急需解决的问题。而视频检索技术则是解决这一问题的重要手段。传统的基于文本标注或手动标注的视频检索技术，需要大量人力投入，且效果不够理想。而基于视频时序特征的视频检索技术，则能够自动提取视频的关键信息，从而实现高效准确地检索视频内容。
二、研究内容和目标：
本项目旨在研究基于视频时序特征的视频检索技术，具体研究内容包括：
1.视频时序特征提取方法的研究，包括基于深度学习的特征提取方法和传统的特征提取方法；
2.视频检索算法的设计和实现，包括利用检索词语对视频时序特征进行匹配的方法和基于相似度计算的方法；
3.视频检索系统的构建，实现视频数据的管理、检索和展示功能。
三、研究方法和技术路线：
本项目采用以下研究方法和技术路线：
1.搜集和整理相关的文献和资料，了解视频检索技术的发展现状和研究方向；
2.研究视频数据的特征提取方法，包括基于深度学习和传统的特征提取方法；
3.设计和实现视频检索算法，包括基于检索词语匹配和相似度计算的方法；
4.构建视频检索系统，实现视频数据的管理、检索和展示功能；
5.测试和评估视频检索系统的准确性和效率。
四、预期成果：
本项目预期达到以下成果：
1.视频时序特征提取方法的研究成果，包括基于深度学习和传统的特征提取方法的比较和分析；
2.视频检索算法的设计和实现成果，包括基于检索词语匹配和相似度计算的方法的比较和分析；
3.视频检索系统的构建成果，包括视频数据的管理、检索和展示功能的实现；
4.测试和评估成果，包括视频检索系统的准确性和效率的测试和评估结果。
五、研究计划与时间表：
本项目计划在两年时间内完成，具体时间表如下：
第一年：
1.第1-3个月：搜集和整理相关文献资料，了解视频检索技术的发展和现状。
2.第4-6个月：研究视频时序特征提取方法，包括基于深度学习和传统的特征提取方法。
3.第7-9个月：设计和实现视频检索算法，包括基于检索词语匹配和相似度计算的方法。
4.第10-12个月：构建视频检索系统，实现视频数据的管理、检索和展示功能。
第二年：
1.第13-15个月：测试和评估视频检索系统的准确性和效率。
2.第16-18个月：进一步优化视频检索系统的性能和功能，完善系统的界面和用户体验。
3.第19-21个月：撰写毕业论文、发表相关学术论文和完善相关项目文档。
六、研究经费和条件：
本项目需要用到的经费主要用于购买计算机硬件设备、开发软件工具和测试数据集等方面，预计总经费为20万元。研究条件包括计算机实验室、视频检索软件和测试数据集。
七、预期效益和应用前景：
本项目的研究成果将具有广泛的应用前景，可应用于各种视频检索场景，如监控视频分析、视频搜索引擎、视频内容推荐等领域。同时，本项目的研究成果也将为视频检索技术的发展提供新的思路和方法，推动视频检索技术的进一步发展。