基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告題目：基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法研究一、選題背景：在當(dāng)今數(shù)字視頻時(shí)代，視頻數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理、定位和檢索是關(guān)鍵問(wèn)題之一。針對(duì)視頻大數(shù)據(jù)快速檢索需要，視頻鏡頭分類(lèi)作為動(dòng)態(tài)背景下視頻標(biāo)簽檢索的前置技術(shù)，已經(jīng)成為一個(gè)熱門(mén)研究方向。當(dāng)前主流的視頻鏡頭分類(lèi)算法大多基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，如支持向量機(jī)(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等，但這些方法在數(shù)據(jù)維度高、特征稀疏的情況下性能不理想，因此，有必要對(duì)視頻鏡頭分類(lèi)算法進(jìn)行深入研究和改進(jìn)。稀疏表示作為一種新穎的特征提取方法，在圖像、視頻分類(lèi)中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，并取得了鼓舞人心的成果。本文旨在探究基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)、自動(dòng)學(xué)習(xí)來(lái)處理視頻特征的稀疏性，提高視頻鏡頭分類(lèi)算法的性能。二、研究?jī)?nèi)容和思路：1.分析視頻的基本鏡頭分類(lèi)方法，了解視頻鏡頭分類(lèi)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)介紹基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法的基礎(chǔ)知識(shí)和理論基礎(chǔ)。2.探究基于稀疏表示的視頻特征提取方法，尤其是利用稀疏表示模型通過(guò)學(xué)習(xí)字典稀疏表示的方式來(lái)克服傳統(tǒng)算法在圖像和視頻分類(lèi)中存在的問(wèn)題。3.提出基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)算法，基于自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)方法對(duì)尺度、角度變化等多種視頻特征進(jìn)行描述和分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同視頻鏡頭的魯棒分類(lèi)識(shí)別。4.設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，對(duì)比傳統(tǒng)視頻鏡頭分類(lèi)方法和基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法的分類(lèi)效果，定量分析基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法的優(yōu)劣。三、研究意義：本研究提出的基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法，具有以下幾個(gè)方面的重要意義：1.基于稀疏表示的特征提取方法，既能夠提取出視頻特征的頂層信息，同時(shí)又能保留低層次細(xì)節(jié)信息，具有廣泛的適用性；2.自適應(yīng)字典的學(xué)習(xí)可以有效減小視頻特征之間的冗余，提高對(duì)視頻特征的魯棒性，對(duì)于大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)處理具有重要意義；3.探究了基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)方法，可為相關(guān)研究提供參考，有利于完善視頻標(biāo)簽檢索與管理等方面的應(yīng)用。四、研究計(jì)劃：時(shí)間節(jié)點(diǎn)階段性任務(wù)2021年9月-2021年11月1、閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，深入理解視頻鏡頭分類(lèi)和稀疏表示的基本概念和理論，了解最新研究成果。2、在Matlab或Python等平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)算法，并優(yōu)化算法性能。2021年11月-2022年3月1、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，對(duì)比基于稀疏表示的視頻鏡頭分類(lèi)算法和現(xiàn)有算法的分類(lèi)效果，進(jìn)行對(duì)比分析。2、撰寫(xiě)畢業(yè)論文，并進(jìn)行細(xì)化和完善。五、參考文獻(xiàn)1.Wang,J.G.,Hou,J.H.,Ma,X.,&Yu,Z.R.(2018).Videosceneclassificationbyajointsparserepresentationofcolorwaveletandblock-basedhistogram.MultimediaToolsandApplications,77(13),17189-17201.2.Jiang,H.,Sun,Z.,&Zhang,C.(2016).Sparserepresentation-basedclassificationforoutdoorscenerecognitionusingcoloranddepthinformation.MultimediaToolsandApplications,75(17),10203-10219.3.Guo,R.,&Yan,Y.(2017).Featureextractionbasedonsparsecodingforimagerecognition.MultimediaToolsandApplications,76(12),13667-13677.4.Zhang,X.,Jiang,F.,&Mo,S.(2016).Adiscriminativesub-dictionarylearningapproachfor