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基于编码特征轨迹簇的视频检索的任务书
任务书
1.任务背景
随着互联网普及和视频技术的发展，人们通过网络上传和下载的视频数量日益增多。这对于视频管理和检索提出了新的挑战，如何高效、准确地从海量视频中找到感兴趣的视频成为了研究者们关注的焦点。编码特征轨迹簇是一种有效的视频检索方法，它可以通过提取视频的编码特征和轨迹信息，将视频转换为一个短向量，并将相似的视频聚类到同一个簇中。本项目旨在基于编码特征轨迹簇实现高效准确的视频检索系统。
2.任务目标
本项目的主要目标是设计并实现一个视频检索系统，该系统可以根据用户输入的查询条件，在海量视频库中高效地检索出与查询条件最相似的视频。具体目标包括：
(1)通过学习提取视频的编码特征和轨迹信息。
(2)构建编码特征轨迹簇，将海量视频库划分为多个簇。
(3)设计和实现一个有效的视频检索算法，可以根据用户查询条件，从簇中定位出最相似的视频。
(4)实现一个用户友好的图形界面，使用户可以方便地输入查询条件，并查看检索结果。
3.任务内容
本项目的主要任务包括以下几个方面：
(1)数据集准备：收集并整理具有丰富多样性的视频数据集作为训练和测试集。
(2)特征学习与提取：通过深度学习等方法，学习和提取视频的编码特征和轨迹信息。
(3)簇构建：根据编码特征轨迹信息，将视频库划分为多个簇，并为每个簇分配一个表示向量。
(4)检索算法设计与实现：设计并实现一个高效准确的视频检索算法，根据用户输入的查询条件，从簇中检索出最相似的视频。
(5)图形界面设计与实现：设计并实现一个用户友好的图形界面，使用户可以方便地输入查询条件，并查看检索结果。
(6)系统性能评估：基于测试集评估系统的检索性能，包括准确率、召回率、查询时间等指标。
4.任务计划
任务计划如下：
阶段一：需求分析和算法设计（3个月）
(1)调研相关视频检索算法和方法。
(2)制定系统需求和功能规格。
(3)设计视频编码特征和轨迹提取算法。
(4)设计视频检索算法。
阶段二：系统实现和性能评估（4个月）
(1)实现视频编码特征和轨迹提取算法。
(2)实现视频检索算法。
(3)设计并实现用户图形界面。
(4)构建视频数据集并进行系统性能评估。
阶段三：优化和总结（1个月）
(1)优化系统的算法和性能。
(2)总结项目经验和成果，撰写项目报告。
5.参考文献
[1]ZhengS,ZhangS,HuangK,etal.Query-specificfusionforimageretrieval[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2017:776-784.
[2]GongY,LazebnikS,GordoA,etal.Iterativequantization:Aprocrusteanapproachtolearningbinarycodes[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2014:817-824.
[3]JiS,XuW.3Dconvolutionalneuralnetworksforhumanactionrecognition[C]//IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo.IEEE,2013:538-548.
6.预期成果
本项目完成后，预期的成果有：
(1)一个高效准确的视频检索系统，可以根据用户输入的查询条件，从海量视频中定位出与查询条件最相似的视频。
(2)一个学习和提取视频编码特征和轨迹信息的算法。
(3)一个基于编码特征轨迹簇的视频检索算法。
(4)一个用户友好的图形界面，使用户可以方便地输入查询条件，并查看检索结果。
(5)一个完整的项目报告和相关文档。
7.参与人员
本项目需要一支团队共同合作完成，参与人员应包括：
(1)项目负责人：负责项目的整体规划和管理。
(2)算法工程师：负责视频特征学习与提取算法的设计和实现。
(3)软件工程师：负责视频检索系统和图形界面的设计和实现。
(4)数据工程师：负责视频数据集的收集和整理。
(5)测试工程师：负责系统性能评估和测试。
总结：
本项目旨在基于编码特征轨迹簇的视频检索方法实现一个高效准确的视频检索系统，并在实现过程中对该方法进行优化和改进。该系统不仅能够帮助用户从海量视频中快速定位到感兴趣的视频，也可以为视频管理和搜索提供有效的支持。通过本项目的研究和实践，我们可以进一步理解和应用编码特征轨迹簇的视频检索方法，为视频检索领域的研究和应用做出贡献。