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基于语义及示例的视频搜索的开题报告
一、选题背景
随着互联网的普及和网络视频的广泛应用，人们在日常生活中越来越多地使用视频来获取信息和娱乐。然而，传统的视频搜索技术通常只能根据视频标题、标签、作者和描述等元数据进行检索，取决于用户的输入与数据的匹配度，效果不如人意。因此，基于语义及示例的视频搜索成为了当前研究的一个重要方向。
二、研究目的与意义
本次研究旨在通过对视频的语义分析，实现基于概念和场景的视频搜索。具体而言，通过自然语言处理和图像识别技术对视频进行分析，提取其中的关键概念和场景，以及相应的语义特征，用于建立语义索引。同时，利用示例视频来对查询进行优化，提高搜索的准确率和召回率。采用这种方式进行视频搜索，不仅可以更快地获取需要的信息，还能够为用户提供更精确的搜索结果，提高用户的使用体验。
三、研究内容
1.分析视频语义及其特征：本项目将采用自然语言处理和图像识别技术对视频进行语义分析，提取视频中的关键概念和场景，并建立语义索引。其中，概念主要包括实体、属性和关系，而场景则从照片或视频帧中提取。
2.建立示例视频库：本项目将根据不同场景、类型和主题，选取一些典型的示例视频，并将这些示例视频加入到视频搜索引擎中，以便用户在进行搜索时可以快速地找到相关的示例视频。
3.实现基于概念和场景的视频搜索：本项目将根据用户输入的关键字进行语义搜索，并使用示例视频进行修正，以提高搜索的准确率。同时，本项目将提供一个可视化的搜索结果，以便用户更方便地获取所需信息。
四、研究方法
1.数据采集与处理。收集相关的视频数据，并进行预处理，包括视频剪辑、标注和分割等。
2.语义分析与索引建立。采用自然语言处理和图像识别技术对视频进行语义分析，并提取关键概念和场景。同时，使用这些语义特征建立语义索引来提高搜索效率。
3.建立示例视频库。根据不同场景、类型和主题，选取一些典型的示例视频，并将这些示例视频加入到视频搜索引擎中。
4.实现基于概念和场景的视频搜索。基于语义索引和示例视频，实现基于概念和场景的视频搜索。通过搜索日志和用户反馈等方式，对搜索引擎进行优化，提高搜索的准确率和召回率。
五、预期成果
本项目预期达到以下成果：
1.实现基于语义及示例的视频搜索引擎原型系统，包括视频语义分析、基于概念和场景的视频搜索和可视化结果展示等功能，并可在Web或移动设备上使用。
2.搭建示例视频库，建立示例视频集合，并将该视频集成为搜索引擎系统的一个特殊资源。
3.进行性能测试和预测。通过系统的准确率和处理时间等指标，对系统进行完整的性能测试和评估，以预测系统运营的潜在能力。
六、计划安排
本项目的计划安排如下：
1.第一阶段（2022年3月-6月）：完成数据采集与处理，包括视频预处理、语义分析和语义索引的建立。
2.第二阶段（2022年7月-9月）：建立示例视频库，并实现基于概念和场景的视频搜索。
3.第三阶段（2022年10月-12月）：完成系统的可视化结果展示，并进行性能测试和预测。
七、参考文献
1.Zhao,X.,&Kankanhalli,M.S.(2010).Avisualconcept-basedapproachtovideoretrievalusinginteractivefeedback.IEEETransactionsonMultimedia,12(2),98-111.
2.Song,W.,Zhang,L.,&Nie,L.(2015).Multi-modalityconceptbasedsemanticvideoretrieval.Neurocomputing,150,475-484.
3.Chen,S.,&Chang,E.(2019).Learningdeeprepresentationforvideoclassification,captioningandretrieval.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,30(10),2921-2933.