基于内容的视频检索[优质PPT]
基于内容的视频检索方法研究
基于内容的视频检索方法研究基于内容的视频检索方法研究摘要：随着互联网和数字技术的迅猛发展，视频数据的数量不断增加，以至于人们在日常生活中无法处理和利用这些海量的视频数据。
因此，视频检索成为一个重要的研究领域。
基于内容的视频检索方法无需依赖人工标记或注释，能够通过分析视频内容本身来实现视频检索，因此备受研究者关注。
本文将结合现有研究成果，探讨基于内容的视频检索方法的研究现状和未来发展方向。
一、引言随着各种智能设备的普及和互联网的快速发展，视频数据的规模呈现爆发式增长。
大量的用户每天产生和分享各种类型的视频，如电影、电视剧、自拍视频等。
然而，由于视频数据的数量庞大，传统的基于文本的检索方法已经无法满足人们的需求。
因此，研究基于内容的视频检索方法成为当前的热点问题。
二、基于内容的视频检索方法的分类基于内容的视频检索方法可分为基于视觉特征的方法和基于语义特征的方法。
前者主要从视频图像中提取视觉特征，如颜色、纹理、形状等，然后利用这些特征进行相似度计算和检索。
而后者则通过对视频中的语义信息进行分析和抽取，如目标识别、运动分析等，来实现视频的语义检索。
三、基于视觉特征的方法1. 颜色特征：利用颜色直方图、颜色矩等方法对视频图像中的颜色信息进行提取和描述，然后通过计算不同视频之间的颜色特征的距离来进行相似度计算和检索。
2. 纹理特征：通过纹理特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等，对视频图像中的纹理信息进行提取和描述，然后进行相似度计算和检索。
3. 形状特征：利用边缘检测、轮廓提取等方法，对视频图像中的形状信息进行提取和描述，然后通过计算不同视频之间的形状特征的距离来进行相似度计算和检索。
四、基于语义特征的方法1. 目标识别：通过目标检测和识别算法，识别视频中的特定目标，如人、车辆、建筑物等，然后根据目标的特征进行相似度计算和检索。
2. 运动分析：通过分析视频中的运动轨迹和动作信息，提取视频的运动特征，然后进行相似度计算和检索。
基于内容的视频检索
基于内容的视频检索技术1、什么是基于内容的视频检索技术视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。
视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。
2、需要使用哪些技术一、视频镜头检测技术。
由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。
对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。
镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。
镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。
二、关键帧提取技术。
检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。
镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。
3、基于内容的视频检索技术的现状基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。
索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。
用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。
基于内容的视频检索
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主要内容
问题旳引入 国内外研究现状 基于内容旳视频检索简介 视频构造旳分析 关键技术 视频检索和浏览 目前研究中存在旳问题及将来旳发展趋势
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一、问题旳引入
近年来，数字视频信息出现了飞速膨胀， 新旳视频应用，如数字图书馆、视频点 播、数字电视等，已经为越来越多旳人 所接受和熟悉。
在运动量取局部最小值处选用关键帧， 它反应了视频数据中旳一种“静止”特 点，视频中经过摄像机在一种新旳位置 上停留或经过人物旳某一运动旳短暂停 留来强调其主要性。 光流 光流场
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首先经过Horn-Schunck法计算光流，对 每个像素光流分量旳模求和，作为第k 帧旳运动量M(k)，即
其中 Ox(i,j,k)是k帧内(i ,j)像素光 流旳X分量，Oy(i,j,k)是k帧内像素(i,j) 光流旳Y分量。
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颜色特征
颜色是图像最明显旳特征，与其他特征 相比，颜色特征计算简朴、性质稳定， 对于旋转、平移、尺度变化都不敏感， 体现出很强旳鲁棒性。
颜色特征涉及颜色直方图、主要颜色、 平均亮度等。
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其中利用主要颜色和平均亮度进行图像 旳相同匹配是很粗略旳，但是它们能够 作为层次检索措施旳粗查，对粗查旳成 果再利用子块划分旳颜色直方图匹配进 行进一步旳细查。
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三、基于内容旳视频检索简介
我们需要研究旳是，信息检索系统怎样 适本地表达用户所要求旳内容，并在视 频数据库中找出符合这个查询要求旳信 息返回给用户。
Content-Based Video Retrieval,CBVR 根据视频旳内容和上下文关系，对大规
模视频数据库中旳视频数据进行检索 提供这么一种算法：在没有人工参加旳
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目前，基于内容旳视频检索研究，除了 辨认和描述图像旳颜色、纹理、形状和 空间关系外，主要旳研究集中在视频分 割、特征提取和描述（涉及视觉特征、 颜色、纹理和形状及运动信息和对象信 息等）、关键帧提取和构造分析等方面
基于内容的视频检索
基于内容的视频检索Content-Based Video Retrieval (CBVR)视频是集图像、声音、文字等为一体的综合性媒体，在众多媒体种类中携带的信息量最大。
随着互联网技术的发展和网络带宽的提升，网络视频数据量成爆炸式增长，如何对互联网上的海量视频数据进行检索已成为国内外的研究热点，是新一代搜索引擎的主要研究内容。
视频检索是通过对海量的非结构化的视频数据进行结构化分析，提取视频内容的特征（包含语义特征），在此基础上实现从内容上对视频进行检索。
原始视频要根据其内容建立索引，需要有一种算法，在无人参与的情况下，能够自动提取并描述视频的特征和内容。
与传统文本检索相比，视频检索存在很大的技术难度。
首先，视频内容的特征难以提取与处理，特别是语义特征的提取存在很大的困难。
其次，视频检索在索引建立、查询处理以及人机交互等方面都与传统的文本搜索存在很大区别，还有一些技术难题有待解决。
视频检索的基本流程：结构化分析→特征提取→语义提取→高维索引→检索反馈→浏览应用动态特征静态特征提取镜头的特征及关键帧的视觉特征存入视频数据库。
在建库后，利用相似度的测量实现基于内容的检索。
1.结构化分析对于视频可以按照如下结构进行分层：视频序列→→→→场景→→→→→→→→镜头→→→→→→→→→帧video scene shot frame（不一定时间连续）（时空连续）（静止画面）（最小语义单元）（摄像机的一次拍摄）（胶片的一格）各层都可以用一些属性来描述。
视频序列的属性主要包括场景的个数和持续时间；场景的属性包括标题、持续时间、镜头数目、开始镜头、结束镜头等；镜头的属性包括持续时间、开始帧号、结束帧号、代表帧集合、特征空间向量等；帧有大量的属性，包括直方图、轮廓图、DC及AC分量图等。
视频结构化分析是指对视频进行镜头分割、关键帧提取和场景分割等处理，从而得到视频的结构化信息，并进一步为视频的检索和浏览提供基本访问单元。
基于内容的视频信息检索模型及方法综述PPT学习教案
谢谢！
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基于内容的视觉信息检索大体上分为两类： 基于内容的图象信息检索和基于内容的视频 信息检索。本文主要对基于内容的视频信息 检索技术进行相关的讨论。
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视频检索简介
传统视频检索 基于内容的视频检索
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传统视频检索
视频检索就是要从大量的视频 数据中找到所需要的视频片段。
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视频信息检索的方法
基于内容的视频信息检索系统主 要通过三种方式实现，即： （1）基于图像的方式 （2）基于视频的特有信息 （3）图像和视频的特有信息相结 合
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分析总结
高效快速地对视频数据进行检索， 必须要对图像进行分割、提取特 征、分类描述，分类结果存入相 应的数据库中，最后进行相似匹 配，完成查询和检索过程。
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基于内容的视频检索
基于内容的视频检索就是指根 据视频的内容及上下文关系，对 大规模视频数据库中的视频数据 进行检索。
主要特点： （1）对视频信息的描述更加具 体、客观和全面。
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（2）低级语义描述子
低级描述子的特点之一就是可 以由计算机自动提取，这就省去 了从大量数据中标识对象的重复 劳动，同时也极大程度的降低了 文本描述信息中的主观性，大大 提高了检索结果的准确性。
关键帧的选取
关键帧是用于描述一个镜头的关 键图像帧，它反映一个镜头的主 要内容。关键帧的选取一方面必 须能够反映镜头中的主要事件， 因而描述应尽可能准确完全，另 一方面，为便于管理数据量应尽 量小，且计算不宜太复杂。
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特征提取
视频数据的特征分为静态特征和 动态特征。
多媒体教学中基于内容的视频检索
空间关系、 运动信息等。前 ３ 种是图像和视频共有的， 属于数字
图像处理 中较为成熟的技术 。对象 提取和跟踪是视 频分析 中最
结
构 化
困难的部分， 可利用运动信息进行处理 ， 即先将每帧图像分割成 具有相似视觉特征的区域 ， 然后根据各个区域的运动特征， 按照
张景辉 田树华① 刘树 明①
（ 天津大学电子信息工程学院 天津 ３０７ ； 唐山学院） ００２①
［ 关键词 ］ 多媒体教 学 视频检索 视音频信 息
［ 中圈分类 号］ Ｔ ９ ［ Ｐ３１ 文献标识码 ］ Ａ ［ 文章编号 ］ １０ ６３ （０６ ０ ０ １ — ２ ０８— ６３２０ ）５— ７７ ０
熟， 如互联 网的搜索引擎 即是采用 了基 于关键词 的检索 方式 ， 由
运动信息
镜 分割 头
■ 岫
ｌ 特征分 Ｉ关键 舣 析 摄
Байду номын сангаас
于数据内容具有结构化特征， 因此可以用一定关系模型来描述。 而视频、 音频等多媒体信息内容具有非结构化的特性， 不容易用
关系模型进行 描述 ， 加之 视音 频是与 时间有关 系 的连续媒 体信 息， 网络 中其均 以视频 、 音频 流媒体 形式 存在 。 因此 这种流 媒体 形式的检索是很困难的。 １ 基 于内容分析的视频检 索方 法的提 出
得到了广泛的应用。 ２ 多媒体教学信息检索工作流 程 ．
型 ， ］即突变和渐变。突变时 ， 镜头直接切换到下一个； 渐变时，
从 一个 镜头到下一个镜头 会有 一个 持续多 帧 的变化 过程 ， 见 常
基于内容的视频检索研究
视频内容相似性匹 配算法
应用场景：视频内容相似性 匹配
定义：计算两个向量之间的 直线距离
优势：简单、直观、易于实 现
局限性：对高维数据敏感， 容易受到噪声干扰
定义：余弦相似 度算法是一种基 于向量空间模型 的相似度计算方 法，通过计算两 个向量的夹角的 余弦值来衡量它 们的相似程度。
添加标题
原理：将视频内容 表示为向量，每个 向量的维度对应于 不同的特征，例如 颜色、纹理、形状 等。然后计算这些 向量的余弦相似度， 以确定视频内容的
深度学习算法的优 化和改进，以提高 视频内容的识别精 度和效率。
跨模态视频检索技术 的研究，实现文本、 图像和视频等多模态 信息的融合检索。
视频数据隐私保护和 版权保护技术的研究 ，以保障视频数据的 安全和合法使用。
视频检索技术在教育 和娱乐等领域的应用 研究，以拓展视频检 索技术的实际应用价 值。
相似性。
添加标题
优势：余弦相似 度算法具有简单、
高效的特点，能 够快速计算大量 视频内容的相似 度，适用于大规 模视频检索和推
荐系统。
添加标题
应用：余弦相似 度算法广泛应用 于基于内容的视 频检索、推荐和 聚类等领域，有 助于提高视频检 索的准确性和效
率。
添加标题
哈希算法定义：将任意长度的数据映射为固定长度二进制串的算法。
哈希算法作用：用于快速检索和存储数据，常用于数据压缩和加密。
哈希算法在视频检索中的应用：将视频内容转化为哈希值，通过比较哈希值实现快速相 似性匹配。
哈希算法的优势：高效、准确、可扩展性强，适用于大规模视频数据检索。
深度神经网络：用 于特征提取和表示 学习
从视频中提取关 键帧、颜色、纹 理等视觉特征
基于内容的视频检索
镜头切换方式：突变切换
突变是指从一个镜头直接切变到另一个镜头
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镜头切换方式：渐变切换
渐变是指从一个镜头慢慢切变到另一个镜 头
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常用的镜头检测方法主要有以下几种：
基于像素的镜头检测方法
1.模板匹配法（对应像素法） 2.直方图法
基于边缘的方法 基于模型的方法
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ห้องสมุดไป่ตู้
模板匹配法（对应像素法）
将两帧图像对应象素差的绝对值之和作 为帧间差，如果前后两帧的帧间差变化 超出某个阈值，则认为有镜头的切换。
自动提取并描述视频的特征和内容
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目前，基于内容的视频检索研究，除了 识别和描述图像的颜色、纹理、形状和 空间关系外，主要的研究集中在视频分 割、特征提取和描述（包括视觉特征、 颜色、纹理和形状及运动信息和对象信 息等）、关键帧提取和结构分析等方面
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四、视频结构的分析
帧/镜头/场景/视频序列 帧（Frame）：视频数据的最小单元，是
为了实现基于内容的视频检索，必须为 视频建立不同层次的结构索引，并进一 步为视频的检索和浏览提供基本访问单 元
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视频数据从结构上自顶向下可分为视频 序列、视频场景、镜头和帧
一段视频的典型结构如图1所示
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层中每一个视频层次的数据都可以用一定的属 性加以描述。
如：视频序列的属性，主要包括场景的个数和 持续时间；场景的属性，包括标题、持续时间、 镜头数目、开始镜头、结束镜头等；镜头的属 性，包括持续时间、开始帧号、结束帧号、代 表帧集合、特征空间向量等；帧的属性，帧有 大量的属性，包括直方图、轮廓图、DC及AC 分量图等。
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三、基于内容的视频检索简介
我们需要研究的是，信息检索系统如何适当 地表达用户所要求的内容，并在视频数据库 中找出符合这个查询要求的信息返回给用户。
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镜头（Shot）：代表一个场景中在时间 上和空间上连续的动作，是摄像机的一 次操作所记录下来的一段连续的帧序列， 只能拍摄相邻地点连续发生的事情。
层中每一个视频层次的数据都可以用一定的属 性加以描述。
如：视频序列的属性，主要包括场景的个数和 持续时间；场景的属性，包括标题、持续时间、 镜头数目、开始镜头、结束镜头等；镜头的属 性，包括持续时间、开始帧号、结束帧号、代 表帧集合、特征空间向量等；帧的属性，帧有 大量的属性，包括直方图、轮廓图、DC及AC 分量图等。
自动提取并描述视频的特征和内容
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目前，基于内容的视频检索研究，除了 识别和描述图像的颜色、纹理、形状和 空间关系外，主要的研究集中在视频分 割、特征提取和描述（包括视觉特征、 颜色、纹理和形状及运动信息和对象信 息等）、关键帧提取和结构分析等方面
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四、视频结构的分析
帧/镜头/场景/视频序列 帧（Frame）：视频数据的最小单元，是
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二、国内外研究现状：国外
已经研发出多个基于内容的视频检索系统。 IBM公司的QBIC系统 意大利Plermo大学开发的JAKOB 美国哥伦比亚大学研究实现VideoQ系统 Virage公司的Virage Search Engine 美国哥伦比亚大学图像和高级电视实验室开发
镜头的切换方式有两种：突变和渐变
23镜头切换方式：突Fra bibliotek切换突变是指从一个镜头直接切变到另一个镜头
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镜头切换方式：渐变切换
渐变是指从一个镜头慢慢切变到另一个镜 头
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常用的镜头检测方法主要有以下几种：
基于像素的镜头检测方法
1.模板匹配法（对应像素法） 2.直方图法
基于边缘的方法 基于模型的方法
问题的引入
国内外研究现状
基于内容的视频检索简介
视频结构的分析
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一、问题的引入
近年来，数字视频信息出现了飞速膨胀， 新的视频应用，如数字图书馆、视频点 播、数字电视等，已经为越来越多的人 所接受和熟悉。
面对海量的视频数据，如何找到所需的 视频信息就成为了一个急需解决的问题。
征存入视频数据库
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五、关键技术
视频镜头检测技术 关键帧提取技术 视频特征提取技术 镜头聚类和场景提取 视频浏览和检索
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5.1视频镜头检测技术
对视频建立索引，首先要将视频分割为 镜头
镜头检测的关键是确定从镜头到镜头的 转换处，并利用镜头之间的转换方式找 到镜头图像之间的差别
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场景（Scene）：由一些内容相近的镜头 组成，不一定在时间上连续。
从不同的角度描述同一个事件。 场景描述了一个独立的故事单元，它是
一段视频的语义组成单元。
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视频序列（Video）：由许多场景组成， 叙述一个完整的故事结构
相同的场景经过聚类后形成视频序列 视频的最高语义就是视频序列
任何一段视频数据流都是由许多镜头组 成的，镜头是视频数据的基本组成单元
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关键帧：相当于二维动画中的原画。指 角色或者物体运动或变化中的关键动作 所处的那一帧。
一幅能描述镜头主要内容的帧。根据内 容复杂度，一个镜头可以有一个或多个 关键帧
关键帧与关键帧之间的帧称为过渡帧或 者中间帧。
的VisualSeek系统 由UIUC开发的MARS
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国内外研究现状：国内
微软亚洲研究院的张宏江博士所带领的 小组研制出Ifind信息检索系统
国防科技大学多媒体研究开发中心研制 开发的NewVideoCAR
国防科技大学系统工程系研制开发的 MIRC
清华大学开发TV-FI系统
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值得一提的是MPEG- 7，即“多媒体内容描述 接口”（Multimedia Content Description Interface），作为MPEG组织提出的新标准， 其目标就是制定一组标准的描述符及其描述模 式（定义描述子的结构和相互关系），内容描 述与媒体内容结合，使用户能够快速准确地进 行检索，这也注定了其在未来通用的视频检索 中将扮演主要角色、发挥重要的桥梁作用。
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非结构化：除了存在时间上的先后关系 外，其本身并不具有任何结构信息
为了实现基于内容的视频检索，必须为 视频建立不同层次的结构索引，并进一 步为视频的检索和浏览提供基本访问单 元
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视频数据从结构上自顶向下可分为视频 序列、视频场景、镜头和帧
一段视频的典型结构如图1所示
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模板匹配法（对应像素法）
将两帧图像对应象素差的绝对值之和作 为帧间差，如果前后两帧的帧间差变化 超出某个阈值，则认为有镜头的切换。
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基于内容的视频处理
从所有的帧中提取主要内容，并从下至 上地对视频内容进行结构化描述。
为了实现这个目标，我们须对视频进行 如下处理：视频切分、特征提取和视频 内容组织等。
处理过程如下:
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动态特 征
图2 基于内容的视频处理过程
静态特 征
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基于内容的视频检索步骤： 1.将视频序列分割为镜头 2.在镜头内选择关键帧 3.提取镜头的特征及关键帧的视觉特
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人们总是希望可以直接检索到一段包含 特定信息的视频片段。
足球比赛中的射门镜头、含有日出景色 的片段
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二十世纪九十年代以来，出现了基于内 容的视频分析和检索研究，其目的就是 通过对视频内容进行计算机处理、分析 和理解，建立结构和索引，以实现方便 有效的视频信息获取
基于内容的视频分析与检索研究从一开 始就得到了广泛的重视并取得了丰硕的 研究成果。
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三、基于内容的视频检索简介
我们需要研究的是，信息检索系统如何适当 地表达用户所要求的内容，并在视频数据库 中找出符合这个查询要求的信息返回给用户。
Content-Based Video Retrieval,CBVR 根据视频的内容和上下文关系，对大规模视频
数据库中的视频数据进行检索 提供这样一种算法：在没有人工参与的情况下，