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基于关联图谱的视频片段检索的开题报告
一、选题背景
随着视频数据量的迅速增长，视频检索技术成为视频应用领域的一个热门研究方向。视频片段检索是一种基于关键字或特定内容的检索方式，但它通常无法准确地获取用户需求的视频内容。目前，通过构建关联图谱的方式，已经被广泛应用于文本数据的智能检索，但该技术在视频数据的应用上还存在很多的挑战。
二、研究意义
针对以上问题，基于关联图谱的视频片段检索方案可以实现更准确、快速地检索用户需求视频片段。该技术将为视频应用领域的发展提供一个有力的支撑。
三、研究内容和方法
本研究将主要关注以下内容：
1.视频数据集的构建：从社交媒体等视频分享平台中获取视频数据集，并进行预处理和特征提取。
2.关联图谱的构建：使用机器学习算法和知识图谱技术对视频数据集进行分析，构建视频关联图谱。
3.视频片段检索方案的设计和实现：结合关联图谱的特点，设计视频片段检索方案，并进行实现。
4.方案性能评估：设计实验，评估基于关联图谱的视频片段检索方案的性能。
四、预期成果
本研究旨在设计并实现一种基于关联图谱的视频片段检索方案，并对其性能进行评估。预计可以达到以下成果：
1.基于关联图谱的视频片段检索方案的设计和实现。
2.具有高准确率和快速检索速度的视频片段检索方案的实现。
3.发表相关的研究论文，并在国际学术会议上进行交流展示。
五、研究计划
1.文献调研和相关技术的学习：2021年5月至2021年6月
2.视频数据集的构建：2021年7月至2021年8月
3.关联图谱构建和视频片段检索方案设计：2021年9月至2022年2月
4.视频片段检索方案的实现和性能评估：2022年3月至2022年7月
5.论文撰写和会议报告的准备：2022年8月至2022年10月
六、研究难点
1.视频数据集的获取和预处理。
2.关联图谱的构建，包括特征提取和机器学习算法的选择和优化。
3.视频片段检索方案的设计和实现。
4.方案性能评估和实验设计。
七、参考文献
1.Zhang,C.,Xu,C.,&Chen,Y.(2019).Learningtorepresentvideosusingskip-thoughtvectorstrainedonsubtitles.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,30(11),4134-4146.
2.Liu,Y.,Song,Y.,Guo,J.,&Xu,H.(2019).Anovelmethodforconstructingvideoknowledgegraph.MultimediaToolsandApplications,78(20),28731-28746.
3.Zhao,Y.,Sun,H.,Wang,Y.,&Liu,Y.(2019).Anapproachtovideocontentanalysisandunderstandingviamodularizedknowledgerepresentationandlearning.IEEETransactionsonMultimedia,21(11),2923-2935.