基于图像内容的视频检索关键技术研究的开题报告.docx

基于图像内容的视频检索关键技术研究的开题报告
一、选题背景
随着数字视频媒体行业的不断发展，视频数据的增长速度在持续提高，同时对视频数据的管理和检索提出新的挑战。在传统的基于文本或标签的视频检索方法中，文本标注和标签的准确性难以保证，同时只考虑了视频的表面语义信息，无法有效地满足用户对视频检索的需求。基于图像内容的视频检索技术可以通过对视频框架图像的视觉特征提取和匹配实现视频检索需求，具有更高的准确性和易用性，因此成为当前数字视频检索领域的热门研究方向。
二、选题意义
基于图像内容的视频检索技术可以广泛应用于数字媒体领域，如视频搜索引擎、视频广告、多媒体教育、医学影像、安防等领域。对于医学影像等应用场景，可以实现对大量医学数据的快速检索，快速找到所需的特定图像，提高医疗诊断效率；对于安防等领域，可以通过快速检索监控记录中的关键画面，提高安防检测效率，降低追踪犯罪嫌疑人的难度，从而取得更好的社会效益。
三、研究内容
1.图像特征提取：通过使用传统的特征提取方法和深度学习技术等方法，提取视频图像中的颜色、纹理、形状和运动向量等特征，并进行特征向量的压缩和优化。
2.相似性度量：可以通过欧几里得距离、余弦相似度、汉明距离等相似性度量方法度量视频图像间的相似度，同时可以采用局部区域匹配方法和全局匹配方法等方法实现相似度计算。
3.数据库管理：对于大规模视频数据库，需要建立有效的索引结构和查询优化策略，优化视频检索的效率和准确性，降低检索时间和空间复杂度。
4.系统实现：基于图像内容的视频检索应用需要开发完整的系统，包括图像特征提取、相似性度量、数据库管理和用户交互，实现从视频数据库中检索目标视频的功能。
四、研究方法
1.数据收集与预处理：从开放数据集中获取视频图像数据，进行数据预处理和清洗，提高数据的质量和准确性。
2.特征提取与优化：选择合适的特征提取方式进行视频图像的特征提取，针对大规模数据进行特征的压缩和优化。
3.数据库管理与优化：设计合适的索引结构和查询优化策略，提高搜索效率和准确性。
4.相似度度量与匹配：采用相似性度量方法度量视频图像间的相似度，通过匹配算法实现相似性最高的视频图像的筛选。
五、研究计划
1.第一年：调研基于图像内容的视频检索技术的研究现状，学习视频处理和机器学习理论知识，收集和整理视频数据集，并进行数据预处理和特征提取试验。
2.第二年：根据试验结果优化特征提取方法，进行数据库索引结构和查询优化的设计和实现，实现基于图像内容的视频检索算法。
3.第三年：完成实验和算法的实现，开发基于图像内容的视频检索应用系统，并进行测试和评估，对实验结果进行分析和总结。
六、预期结果
通过对基于图像内容的视频检索技术的研究，预计能够实现高效、准确的视频搜索功能。预期结果包括：
1.收集和整理视频数据集，并进行预处理和特征提取。
2.设计和实现基于图像内容的视频检索算法，实现视频图像的相似度计算和匹配。
3.设计和实现视频数据库索引结构和查询优化策略，提高搜索效率和准确性。
4.开发基于图像内容的视频检索应用系统，实现从视频数据库中检索目标视频的功能。
5.进行测试和评估，对实验结果进行分析和总结，取得较好的研究成果和应用价值。
七、工作计划和进度
1.第一年：
（1）调研基于图像内容的视频检索技术的研究现状
（2）学习视频处理和机器学习理论知识
（3）收集和整理视频数据集，并进行预处理和特征提取试验
2.第二年：
（1）根据试验结果优化特征提取方法
（2）进行数据库索引结构和查询优化的设计和实现
（3）实现基于图像内容的视频检索算法
3.第三年：
（1）完成实验和算法的实现
（2）开发基于图像内容的视频检索应用系统
（3）进行测试和评估，对实验结果进行分析和总结
八、参考文献
[1]张斌.基于图像的视频检索技术研究[D].中国矿业大学,2007.
[2]王亚实.基于图像内容的视频检索[D].南京大学,2009.
[3]侯克斌,杨峰,刘月,等.基于内容的视频检索综述[J].电视技术,2013,37(12):80-84+88.
[4]F.N.Iandola,R.Shekhar,andA.A.Efros.Goingdeeperwithconvolutions.InCVPR,2015.
[5]X.Peng,Z.Huang,J.Hu,andD.Tao.Cross-domainimageretrievalwithadualattribute-awarerankingnetwork.InECCV,2018.
[6]J.WuandJ.Rehg.Beyondspatialpyramids:Receptivefieldlearningforpooledimagefeatures.InCVPR,2015.
[7]H.JegouandO.C