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基于草图的场景级视频检索的开题报告
一、研究背景和意义
随着视频数据的规模和复杂度逐步增加，视频检索技术成为对海量视频数据进行有效管理和利用的重要手段之一。基于草图的场景级视频检索技术因其直观、高效、便捷等优势，受到了广泛关注。它能够根据用户自由绘制的简单草图，快速搜寻视频库中与草图相似的场景。因此，研发基于草图的场景级视频检索技术，对于提高视频检索的准确性和速度，降低用户检索成本，具有重要的应用实际意义。
二、研究内容和方法
本文的研究内容是基于草图的场景级视频检索技术，研究目的是通过草图实现对视频场景的快速检索。主要研究内容包括：
1.草图特征提取：提取用户草绘的特征，并将其转换成计算机可处理的形式。
2.视频特征提取：为视频库中的每一帧图像提取特征，包括颜色、边缘、纹理等特征。
3.相似度计算：基于草图和视频的特征相似度计算，确定草图与视频帧的匹配程度。
4.检索策略设计：设计高效的检索策略，加速检索过程，提高准确率和召回率。
研究方法主要包括理论分析和实验验证。在理论分析方面，将分析草图、视频的特征提取方法、相似度计算方法和检索策略等关键问题。在实验验证方面，测试所提出的基于草图的场景级视频检索技术在大规模视频库中的效果，验证其检索准确率和速度等方面。
三、研究预期成果
通过本文的研究，预期实现以下几个方面的成果：
1.提出一种基于草图的场景级视频检索技术，可快速准确地检索场景级视频。
2.设计一套完整的草图特征提取、视频特征提取、相似度计算和检索策略等算法流程，可应用于实际视频检索中。
3.在大规模视频库上验证所提出的基于草图的场景级视频检索技术的有效性，并对比其他现有方法的优缺点。
四、研究创新点
本文研究具有以下创新点：
1.应用草图搜索对视频场景进行检索，能够更直观、高效地检索用户想要的视频场景。
2.提出特征提取和相似度计算方法，可将草图和视频图像的特征进行有效提取和匹配，提高检索准确率和速度。
3.设计检索策略，提高检索效率和准确率。同时，所提出的方法具有一定的可扩展性，可适应不同规模和复杂度的视频库。
五、研究计划和进度安排
本文的主要研究内容包括草图特征提取、视频特征提取、相似度计算和检索策略的设计等，以下是研究计划和进度安排：
1.第一阶段（2021.11-2022.02）：文献调研和基础理论学习。对基于草图的场景级视频检索技术做一个深入了解，掌握视频特征提取、相似度计算等相关理论知识。
2.第二阶段（2022.03-2022.06）：草图特征提取。熟悉草图提取的基本方法，提取出草图的特征，并将其转换成计算机可处理的形式。
3.第三阶段（2022.07-2022.10）：视频特征提取和相似度计算。对视频帧进行特征提取，根据特征值计算其与草图的匹配相似度。
4.第四阶段（2022.11-2023.02）：检索策略设计和实验验证。设计高效的检索策略，实现基于草图的场景级视频检索技术，并在大规模视频库上进行实验验证。
六、参考文献
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