基于編碼特征軌跡簇的視頻檢索的開題報告

基于編碼特征軌跡簇的視頻檢索的開題報告一、研究背景及意義視頻是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)上最受歡迎的媒體形式之一，具有音頻、圖像和動態(tài)特點，使其在信息傳達(dá)方面具有與眾不同的優(yōu)勢。隨著數(shù)碼視頻技術(shù)的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)的數(shù)量不斷增加，視頻檢索問題日益成為熱點研究領(lǐng)域之一。目前，視頻檢索技術(shù)研究已經(jīng)形成了以基于內(nèi)容的視頻檢索(Content-BasedVideoRetrieval,CBVR)和基于元數(shù)據(jù)的視頻檢索(Metadata-BasedVideoRetrieval)兩個主要流派?；趦?nèi)容的視頻檢索是指根據(jù)視頻內(nèi)容特征，如顏色、紋理、形狀、運動等，從視頻數(shù)據(jù)庫中檢索與用戶查詢相關(guān)的視頻。而基于元數(shù)據(jù)的視頻檢索是根據(jù)視頻的描述信息，如類型、長度、時間、作者、關(guān)鍵字等，從視頻數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)視頻。對于基于內(nèi)容的視頻檢索，常用的方法是提取視頻中的特征向量，進(jìn)行相似度匹配。其中，編碼特征是一種常用的視頻特征提取方法。編碼特征是在視頻序列中提取視覺信息的一種方法，極大地減少了處理和存儲大量數(shù)據(jù)的難度。編碼特征可以通過對視頻序列進(jìn)行軌跡建模和編碼來實現(xiàn)。然而，目前大多數(shù)的編碼特征方法會受到噪聲和干擾信號的影響，導(dǎo)致結(jié)果不夠準(zhǔn)確和穩(wěn)定。為了解決這個問題，本文將研究一種基于編碼特征軌跡簇的視頻檢索方法。通過將編碼特征進(jìn)行軌跡建模，并將軌跡聚類，得到軌跡簇，然后使用軌跡簇來進(jìn)行視頻檢索。該方法可以有效降低噪聲對結(jié)果的影響，提高視頻檢索的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。二、研究內(nèi)容及方法本文將研究基于編碼特征軌跡簇的視頻檢索方法。具體研究內(nèi)容如下：1.編碼特征的軌跡建?？紤]到大多數(shù)視頻特征提取方法會受到噪聲和干擾信號的影響，本文將提出一種編碼特征的軌跡建模方法，通過對編碼特征進(jìn)行軌跡建模，提高特征提取的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。2.編碼特征軌跡簇的生成本文將使用聚類方法將編碼特征軌跡進(jìn)行聚類，生成軌跡簇。軌跡簇可以有效降低噪聲對結(jié)果的影響。3.基于軌跡簇的視頻檢索算法本文將通過計算軌跡簇之間的相似度，實現(xiàn)基于軌跡簇的視頻檢索。具體方法包括：將檢索視頻序列的編碼特征進(jìn)行軌跡建模，根據(jù)軌跡簇之間的相似度，計算出與查詢視頻最相似的視頻序列。三、預(yù)期成果及意義本文期望通過研究基于編碼特征軌跡簇的視頻檢索方法，實現(xiàn)以下預(yù)期成果：1.實現(xiàn)基于編碼特征軌跡簇的視頻檢索方法，并與其他視頻檢索方法進(jìn)行對比分析，驗證其在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢；2.提高視頻檢索的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，為實際應(yīng)用提供更好的服務(wù)；3.對編碼特征軌跡簇的研究可以為其在其他領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考，具有一定的理論和實踐意義。四、研究計劃和進(jìn)度安排本文計劃按照以下步驟開展研究：1.文獻(xiàn)綜述和理論研究，對相關(guān)研究進(jìn)行深入探討和分析，確定研究方向和方法，完成研究方案和中期報告(2022年6月)；2.進(jìn)行編碼特征的軌跡建模，提出一種新的編碼特征提取方法，并進(jìn)行實驗驗證其效果(2022年9月)；3.使用聚類方法將編碼特征軌跡進(jìn)行聚類，生成軌跡簇，并進(jìn)行實驗驗證其效果(2023年3月)；4.將軌跡簇用于視頻檢索算法中，進(jìn)行實驗驗證其準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性(2023年9月)；5.撰寫論文，完成論文的修改和答辯準(zhǔn)備，完成畢業(yè)論文的整個研究過程(2024年6月)。五、存在的問題及解決方案目前編碼特征軌跡簇在視頻檢索領(lǐng)域的應(yīng)用還不夠成熟，需要進(jìn)一步探究和改進(jìn)。主要存在以下問題：1.編碼特征的軌跡建模方法編碼特征的軌跡建模方法需要考慮如何減少噪聲和干擾信號的影響，提高特征的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本文將提出一種新的編碼特征提取方法，并進(jìn)行實驗驗證。2.軌跡簇生成算法軌跡簇的生成方法需要考慮如何將軌跡進(jìn)行有效的聚類，降低噪聲對結(jié)果的影響。本文將采用基于密度聚類(DBSCAN)和譜聚類(SpectralClustering)等方法，進(jìn)行軌跡簇的生成，并進(jìn)行實驗驗證。3.視頻檢索算法基于軌跡簇的視頻檢索算法需要考慮如何有效計算不同軌跡簇之間的相似度。本文將提出一種計算軌跡簇相似度的方法，并進(jìn)行實驗驗證。六、參考文獻(xiàn)[1]A.Cengiz?zy?lmaz,?zge_N._Ergül.Content-BasedVideoRetrieval:AReviewofTechniques.JournalofComputerScienceandTechnology,Vol.31,3,pp.461-481.[2]H.Zhou,J.Geng.VideoRetrievalAlgorithmBasedonCodewordTrajectory.JournalofComputerScienceandTechnology,Vol.28,2,pp.327-334.[3]Ming-TingSun,HoraceH.S.Ip,HanqingLu.Multiple-FeatureVideoSequenceRetrievalBasedonFeatureFusionandTrajectoryClustering.JournalofSignalProcessingSystems,Vol.96,3,pp.243-260.[4]何潔.基于視覺特征的高效視頻檢索算法研究.華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文.[5]D.Nistér,H.Stew′enius.ScalableRecognitionwithaVocab