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基于内容的视频检索研究的任务书
一、题目及背景
题目：基于内容的视频检索研究
背景：随着互联网和智能设备的普及，视频成为了人们获取信息和娱乐的重要途径。根据数据显示，仅在中国，每天有亿级别的视频被上传至各种视频网站。这对于从中筛选出所需视频内容来说，是一个巨大的挑战。传统的视频检索方法以文本关键词为基础，其面临的问题主要包括：1）文本关键词常常无法完全表达视频所包含的内容；2）视频内容的结构、语音、音效等多元特征无法被充分考虑。基于这些问题，基于内容的视频检索成为了当前研究的一个热点领域。
二、任务描述
本研究主要探讨基于内容的视频检索的相关技术和方法，以期提高视频检索效率和准确度。具体任务如下：
1.收集和总结基于内容的视频检索相关的文献、技术和方法，并分析其优缺点。
2.设计和开发一个基于内容的视频检索系统，该系统能够自动检测视频内容的特征，并能够根据视频内容特征进行建模和匹配。
3.测试和评估基于内容的视频检索系统的性能和准确度，比较其与传统文本检索方法的优劣，并针对其不足之处提出改进方法。
4.探讨基于内容的视频检索在实际应用中所面临的困难和挑战，提出新的研究思路和方向。
三、研究内容和方法
1.收集文献并分析
本研究将收集和分析已有的基于内容的视频检索相关文献、技术和方法，并从多个角度对其进行综合分析，包括：检索算法、视频特征提取、视频内容建模等方面。
2.系统开发
本研究将设计和开发一个基于内容的视频检索系统，该系统将主要分为以下几个模块：视频特征提取、内容建模、匹配和结果展示等。其中，视频特征将包括颜色、形状、运动、纹理等多个方面，内容建模将采用分层方法，以建立视频内容的多种模型，并将多个模型组合在一起进行检索。
3.测试和评估
本研究将在公共数据集上测试和评估基于内容的视频检索系统的性能和准确度，比较其与传统文本检索方法的优劣，评估指标将包括准确率、召回率、计算时间等方面的指标。
4.探讨与总结
本研究将总结基于内容的视频检索在实际应用中所面临的困难和挑战，并针对其中的问题提出改进建议和新的研究方向。
四、预期成果和意义
1.设计和开发一个基于内容的视频检索系统，该系统能够自动检测视频内容的特征，并能够根据视频内容特征进行建模和匹配。
2.评估基于内容的视频检索系统在准确率、召回率等方面的表现，并与传统文本检索方法进行比较。
3.探讨基于内容的视频检索在应用中所面临的困难和挑战，并提出改进和优化方法。
4.为视频内容检索和媒体分析领域提供新的思路和方法，具有一定的实用和推广意义。
五、进度计划
月份|任务
-|-
第1-2个月|阅读相关文献，分析基于内容的视频检索的优缺点，进一步明确研究的目标和意义。
第3-4个月|开发基于内容的视频检索系统，包括视频特征提取、内容建模、匹配和结果展示等模块，并对开发过程中所遇到的问题进行解决和改进。
第5-6个月|在公共数据集上测试和评估基于内容的视频检索系统的性能和准确度，比较其与传统文本检索方法的优劣，实现系统的优化和改进。
第7-8个月|针对基于内容的视频检索在实际应用中所面临的困难和挑战，提出新的研究思路和方向，并撰写研究报告。
第9-10个月|参加国内外相关学术会议，向学术界交流和展示研究成果。
第11-12个月|对已完成的研究工作进行系统总结和回顾，并进一步发掘其进一步的应用和推广价值。
六、参考文献
1.Wang,L.,Zhang,K.,Liu,X.,Lu,H.,&Ma,S.(2019).Videocontent-basedretrievalusingdeepfeaturesandhierarchicaltreestructures.InformationSciences,498,25-41.
2.Zhang,H.,Zhou,W.,Zhang,Y.,&Wu,Y.(2020).Content-basedvideosearchviahierarchicalspatiotemporalfeatureaggregationandnon-negativesubspacelearning.IEEETransactionsonImageProcessing,30,55-70.
3.Li,Y.,Xiang,T.,Miao,Z.,Zhang,H.,&Zhou,C.(2019).Textureandcolorfusionguideddeeplearningforcross-modalvideoretrieval.IEEETransactionsonMultimedia,21,3242-3254.
4.Lee,J.H.,&Lee,J.(2018).Deepneuralnetwork-basedsemanticembeddingforvideoretrieval.IEEETransac