基于内容的视频分析与检索
基于深度学习的视频内容理解与分析
基于深度学习的视频内容理解与分析视频内容理解与分析是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它涉及对视频内容进行识别、分类和理解的任务。
近年来，深度学习技术的快速发展为视频内容理解与分析提供了更加准确和高效的解决方案。
本文将介绍基于深度学习的视频内容理解与分析的方法和应用。
一、深度学习在视频内容理解与分析中的应用深度学习是一种通过构建和训练多层神经网络来模拟人脑学习过程的机器学习方法。
在视频内容理解与分析中，深度学习的应用主要包括以下几个方面：1. 视频分类：深度学习可以通过对视频帧进行特征提取和建模，实现对视频内容的准确分类。
例如，可以利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）从视频中提取特征，并使用全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）对特征进行分类。
2. 目标检测与跟踪：深度学习可以通过对视频中的目标进行检测和跟踪，实现对视频内容的理解和分析。
例如，可以使用基于卷积神经网络的目标检测算法对视频中的目标进行识别和定位，实现视频中目标的跟踪和分析。
3. 动作识别与行为分析：深度学习可以通过对视频序列进行建模和学习，实现对视频中的动作和行为进行识别和分析。
例如，可以使用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）对视频序列进行建模，实现对动作和行为的识别和分析。
以上是深度学习在视频内容理解与分析中的一些常见应用，通过深度学习的方法，可以实现对视频内容的自动理解和分析，为视频内容的搜索、推荐、编辑等应用提供技术支持。
二、深度学习方法在视频内容理解与分析中的具体应用案例除了上述常见的应用外，深度学习方法在视频内容理解与分析中还有许多具体的应用案例。
下面以一些典型的案例为例进行介绍：1. 视频内容检索：通过深度学习的方法，可以将视频内容进行特征提取和编码，将视频内容映射到特征空间中。
然后，可以使用基于相似度匹配的方法，实现对视频内容的检索。
基于深度学习的视频内容检索与分类
基于深度学习的视频内容检索与分类随着互联网的普及，视频成为了互联网上最主流的媒体形式之一。
现在人们可以在各种平台上自由地上传、观看各种类型的视频。
这个数据千变万化的世界无疑让人们的选择变得更加困难。
如何在这些庞杂多变的视频数据中快速找到所需的内容，也就成为了面临的挑战。
基于深度学习的视频内容检索及分类技术，可以帮助我们解决这个迫切的问题。
该技术可以有效识别视频中的物体、人物、场景等元素，从而帮助我们更快地找到所需的视频。
1.深度学习技术简介深度学习（Deep Learning）是一种人工智能技术，它模拟人脑神经元网络进行学习，实现对认知过程的模拟。
该技术可以帮助计算机识别复杂的对象、上下文感知、异常检测等任务。
深度学习的核心组件是神经网络，这是一个由多重网络层组成的模型体系，每层都包含大量神经元。
这些层可以让计算机学习不同复杂度的特征和概念，从而对数据进行更加准确的预测和分类。
2.视频内容检索的深度学习模型视频内容检索可以帮助我们快速地找到我们需要观看的视频。
通常来说，视频内容检索分为以下几个步骤：2.1 视频分帧和编码在视频内容检索之前，我们首先需要将视频分帧，即将整个视频拆分成一组独立的图像帧。
然后，我们需要将每一帧进行编码，以便计算机能够分析和识别它们。
常用的编码包括JPEG、PNG、H.264、AVI等。
2.2 物体检测和人脸识别深度学习技术可以帮助我们对视频中的物体和人脸进行检测和识别。
目前，一些流行的深度学习物体检测技术包括YOLO、SSD、RCNN等。
这些算法能够在视频中识别出人类、动物、车辆等不同种类的对象。
而人脸识别技术也是一个重要的视频内容检索技术。
现代人脸识别技术可以准确区分不同的人脸，并对它们进行跟踪。
这些技术不仅可以帮助我们在搜索中更好地锁定目标，还可以用于安全监控和人流量统计等场景。
2.3 视频分类视频分类是指将不同类型的视频归类于不同的类别。
现代深度学习模型可以识别许多不同类型的视频，例如电影、音乐视频、运动视频、新闻报道等。
基于深度学习的视频内容分析与事件检测
基于深度学习的视频内容分析与事件检测随着社交媒体和视频分享平台的普及，每天产生的视频数量庞大且不断增长。
针对这些海量的视频数据，如何从中提取有用的信息和发现其中的事件成为了一个重要的问题。
基于深度学习的视频内容分析与事件检测技术应运而生，通过对视频内容进行分析和理解，能够实现对视频中的事件进行自动检测和识别。
一、视频内容分析在深度学习中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习模型，其强大的模式识别能力使得它在各个领域都有广泛应用。
在视频内容分析中，深度学习可以应用于以下几个方面：1. 视频目标检测：通过训练一个深度学习模型，可以实现对视频中目标物体的检测和定位。
该技术可以广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。
2. 行为识别：通过对视频中人物的动作和行为进行分析和识别，可以实现对事件的理解和推理。
这种技术可以应用于视频监控、体育分析等领域。
3. 视频内容理解：通过对视频中的图像和声音进行深度学习模型的训练，可以实现对视频内容的理解和解释。
这种技术可以用于视频搜索、视频推荐等领域。
二、基于深度学习的视频事件检测方法基于深度学习的视频事件检测方法主要包括以下几个步骤：1. 数据集准备：首先需要准备一个合适的视频数据集，该数据集包含训练和测试视频，以及对应的事件标签。
数据集的规模和质量对于深度学习模型的训练和表现都有重要影响。
2. 特征提取：视频数据是一个时空序列数据，对它的处理需要考虑空间和时间信息。
在特征提取阶段，可以采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型来提取视频的空间和时间特征。
3. 事件检测：基于提取的特征，可以使用分类器或者回归模型来对事件进行检测和分类。
一种常见的方法是将视频分割成一系列的片段，然后分别对每个片段进行事件检测。
4. 结果评估：对于事件检测的结果，需要进行准确性和鲁棒性的评估。
可以使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等来评估模型的性能。
三、基于深度学习的视频内容分析与事件检测的应用案例1. 视频监控：深度学习可以应用于视频监控领域，通过对监控视频中的目标物体进行检测和识别，可以实现对异常行为的检测和预警。
基于内容视频信息检索系统的分析研究
特征的提取 ， 形成描述镜头 的特征索引 ； 依据镜头组织 和 特征索 引 ， 采用视频 聚类等方法研究镜头之 间的关 系 ， 把
内容相 近的镜头组合起来 ， 逐步缩小检索范 围 ， 直至查询 到所需 的视频数据 ， 按照用户要求返 回给用户 。 中镜头 其 检测技 术 、 镜头 聚类 技术 、 视频 库组织 和索 引技术 、 基于
【 ｂｔａｔ Ｔ ｉ ｐｐ ｒｇｖｓａｂ ｅ ｎｒ ｕｔ ｎ ｔ ｍ ｉ ｔ ｈ ｏ ｇ ｓａ ｄ ｐ ｎｉｌｓｏ ｏ ｔ ｔｂ ｓｄ ｖｄ ｏｒｔｅａ ｓｓ ｍ． ｒ Ａ ｓ ｃ】 ｈｓ ａ ｅ ｉ ｒ ｆｉｔ ｄ ｃｉ ｏ ａ ｅ ｎ ｌ ｉ ｎ ｒ ｃｐ ｆｃｎｅ — ａｅ ｉｅ ｅｒ ｖｌ ｙｔ ｆ － ｒ ｅ ｉ ｏ ｏ ｎ ｃ ｏｅ ｉ ｅ ｎ ｉ ｅ ｕ
ｔｅ ｎ ｌｚｓ ｓｖ ｒ ｙ ｉａ ｙｔｍｓ ｏ ｉｅ ｎｏｍａｉｎ ｒｔ ｅａ ｓｓｅ ｈ ｒ ａ ａｙ ｅ ｅ ｅａ ｔｐｃ ｌｓｓｅ ｆｖｄ ｏ ｉｆ ｒ ｔ ｅｒ ｖ ｌ ｙｔｍ，ｐ ｉｔ ｕ ｈ ｒｂｅ ｎ ｈ ｒｌｖ ｎ ｏｕｉｎ ａ ｄ ｌ ｏ ｉ ｏｎｓ ｔｔｅ ｐｏ ｌｍｓ ａ ｄ ｔｅ ｅｅ ａ ｔｓｌｔ ｓ ｎ ｏ ｏ
些系统能综合利用媒体 的若 干特征 ，但往往局 限于媒体 特征 的外部组合 ，还没有深 入研究 各类媒体特征 的内在 相关性 ， 更没有考虑 多媒体对 象的高层语义 特征 。
２ 基 于 内容 视 频信 息检 索 系统 实 例分 析
２１ Ｃｕ Ｖｉ ｅ ． ｅ ｄｏ
Ｉ Ｍ 的 Ｃ ｅ ｉｅｔ由视 频检 索 和浏 览 系统 、 Ｂ ｕ ＶｄｏＪ ２ 多媒体 信息 自动索 引系统组 成 ， 其结构如 图 ｌ 所示 ， 目标 是解 其 决大规模视频数据库 的生成 、索引和使用等具有挑 战性
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。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，视频数据的数量呈现爆炸式增长，如何高效地分析和检索视频内容成为了亟待解决的问题。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术应运而生，它能够有效地提取和识别视频中的关键信息，为用户提供准确、高效、个性化的检索服务。
本文将深入探讨基于条件随机场技术在视频内容分析与检索领域中的应用和研究进展。
首先，我们将介绍条件随机场（CRF）模型及其在自然语言处理领域中的成功应用。
CRF是一种概率图模型，能够建模变量之间复杂而又有依赖关系的联合概率分布。
在自然语言处理中，CRF已经被广泛应用于词性标注、命名实体识别等任务上，并取得了显著成果。
基于这一成功经验，研究者开始将CRF模型引入到视频内容分析与检索领域。
其次，我们将详细介绍基于CRF的视频内容分析方法及其关键技术。
首先是特征提取与表示技术。
视频数据的特征提取是视频内容分析的基础，而合适的特征表示能够更好地捕捉视频中的关键信息。
基于CRF的方法能够利用丰富的上下文信息，对视频中的目标进行更准确、全面地建模。
其次是目标检测与跟踪技术。
基于CRF模型，可以对视频中的目标进行准确地检测和跟踪，从而为后续分析和检索提供可靠的基础数据。
最后是内容分析与检索技术。
基于CRF模型，可以对视频内容进行语义分析、关键帧提取、事件识别等任务，并为用户提供高效、准确、个性化的检索服务。
然后，我们将介绍基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中取得的研究成果和应用案例。
研究者们利用CRF模型在视频目标识别、行为识别等任务上取得了显著成果，并应用于实际场景中，如智能监控系统、智能交通系统等领域。
这些案例证明了基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中具有巨大潜力，并且具有广阔应用前景。
接着，我们将讨论基于CRF模型的视频内容分析与检索技术面临的挑战和问题。
首先是模型训练和参数优化问题。
CRF模型的训练需要大量的标注数据，而视频数据的标注成本较高，导致数据集规模有限。
基于内容的视频检索技术
２关键技术 ． 镜头分割视频流 中的镜头 ，是 由时间连续的视频祯
结合起来 ，以描述 视频节 目中有语 义意义 的事件 或活 动。这个工作称为镜头聚类。 （ ） 于分割的方法 。从一般 的角度来看 ，镜头 １ 基 聚类也可看作一个视频分 割问题 、与镜 头的时域分割不 同，这里不是也不能完全按 时间轴进行 切割 ，因为镜头 聚类 中镜头并不一定在播放 时间上连续 。可 以凭借助突 变或渐变检测将视频分成一 系列镜头 ，再根据 内容的相 关性结合镜头形成 聚类 。 （ 下转９ 页 ） ６
随着多媒体技术的发展和信息高速公路的出现 ，数 字视频的存储和传输技术都取得了重大 的进展 。视频检
索就是要从大量的视频数据 中找到所需 的视频 片断 。传
统 的视频检索只能通过快进和快退 顺序的方 法人工查 找 ，因而是一件非常繁琐耗时的工作 ，这显然已无法满 足多媒体数据库的要求 。用户往往希望只要给出例子或 特征描述 ，系统就能 自动地找到所需 的视频片断点 ，即
基站 １ 间的距 离 ；ｄ２ 之 ０ 是基站０ 与基站２ 间的距 离 ；ｄ 之 。 是车载终端与基站０ 之间的距离 ；ｄ是车载终端与基站 １ ｌ 之 间的距离 ；ｄ是车 载终端 与基站２ 间的距 离 。根据 ２ 之
效集成各种物流要素 的物流信息平台 ，可以为物流服务 供应商 、货物制造商和货 主提供统一高效 的沟通界面 ，
二 、内容
１视频数据 ．
１１ 频 数 据 的 结 构 ． 视
图像方式则采用基于运动 向量的参数模型 ，利用图像技
术获取运动 向量 ，从而建立模 型。 （ ）局部运动 向量 ２ 检测。视频 中的局部运动指场景中的 目标运动 ，它可看
描述视频（ 包括描述 它的元数据 ） 可从 以下３ 方面 个
基于内容的多媒体检索技术
基于内容的多媒体检索技术在当今信息爆炸的时代，多媒体数据如图片、音频、视频等的数量呈指数级增长。
如何从海量的多媒体数据中快速准确地找到我们需要的信息，成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，为我们提供了一种有效的解决方案。
基于内容的多媒体检索技术是一种直接根据多媒体数据的内容特征进行检索的方法，它与传统的基于文本标注的检索方式有很大的不同。
传统的检索方式往往依赖于人工对多媒体数据进行标注，然后通过对标注文本的关键字匹配来实现检索。
这种方式不仅效率低下，而且标注的准确性和完整性也难以保证，容易导致检索结果的不准确和不全面。
而基于内容的多媒体检索技术则通过对多媒体数据本身的内容进行分析和提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、视频的帧等，然后建立相应的索引，从而实现快速准确的检索。
在图像检索方面，基于内容的检索技术通常会先对图像进行特征提取。
例如，对于颜色特征，可以通过计算图像中颜色的分布、主色调等来描述；对于形状特征，可以使用边缘检测、轮廓提取等方法来获取；纹理特征则可以通过分析图像中像素的重复模式和变化规律来确定。
这些特征被提取出来后，会被转化为一种可以进行比较和匹配的形式，存储在数据库中。
当用户输入一张查询图像时，系统会提取其特征，并与数据库中的特征进行比对，找出相似的图像返回给用户。
音频检索也是基于内容的多媒体检索技术的一个重要应用领域。
音频的特征包括频率、幅度、时长、节奏等。
通过对这些特征的分析，可以实现对音乐、语音等音频数据的检索。
比如，用户想要查找一首特定旋律的歌曲，系统可以通过对输入的旋律特征进行分析，在数据库中找到与之匹配的音频文件。
视频检索相对来说更为复杂，因为视频不仅包含图像和音频信息，还有时间维度上的变化。
在视频检索中，除了要提取图像和音频的特征外，还需要考虑镜头切换、场景变化等因素。
例如，可以通过关键帧提取、镜头分割等技术来对视频进行分析，提取出有代表性的特征，以便进行检索。
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摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键技术以及目前研究状况，并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。
一、问题的提出：互联网的出现给人类带来了很大的便利，特别是实现资源共享之后的互联网，但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢？而90年代以来，多媒体技术和网络技术的突飞猛进，人们正快速的进入一个信息化社会。
现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据，出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段，在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息，人类接受的信息约有70%来自视觉，视频所携带的信息量远远大于语音和数据。
在视频信息高度膨胀的今天，随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览，即人们如何快速有效地查看大量的视频信息，并从中找出自己感兴趣的内容。
传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索，具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的，首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释，然后在检索时对注释进行检索，这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。
这种方法虽然简单，但不能完全满足对视频数据检索的需要，首先视频数据量很大，用手工方式添加注释工作量很大，而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定的抽象，特定的标签只适合特定的查询；最后文字标签是靠观察者加上去的，因此受主观因素的影响，不同的观察者可能有不同的描述[1]。
从而需要一种客观全面的视频自动检索方法，基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval，CBVR)应运而生。
它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。
提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。
区别于传统的基于关键字的检索手段。
融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。
近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用，基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术，建立和完善视频信息的快速浏览检索机制，开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统，既具有极大的理论价值，也具有巨大的应用潜力。
二、解决方案：视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注，然后以文本的方法进行检索。
视频标注技术己相当成熟，但有其固有的不足，第一，要人工手动完成，工作量极大，且效率很低。
第二，某些视频和感知特征很难用文字来描述。
第三，主观性很强，没有统一的标准，不同的人对同一段视频有不同的理解，必然导致不同的标注结果。
视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式，从原视频中提取有意义的部分，将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。
视频摘要技术也有一定的发展，同时给基于内容的视频检索提供了思路，但与真正的基于内容的视频检索有一定的距离。
基于非压缩域的视频内容检索:基于非压缩域的视频内容检索是以视频的低层特征为基础进行分析，特征提取等，最后以视频的本质特征为检索依据，完全实现检索的自动化。
基于非压缩域的视频内容检索己有相当的研究成果，但由于其所有算法均要在完全解压的基础上进行，而视频数据不但数据量很大，而且运算量也很大，所以在具体实现时并不理想。
基于压缩域的视频内容检索:基于压缩域的视频内容检索是在不完全解压或不解压的前提下以视频流的低层特征为基础进行分析、特征提取等，最后以视频的本质特征为检索依据，完全实现检索的自动化。
由于基于压缩域的视频内容检索在没有解压或没有完全解压的前提下进行，所以其优点是:第一，大大减小了数据量，第二，减少了数据运算量，从而大大提高了系统的效率。
三、国外研究现状：1、QBIC是IBM研究中心开发的基于内容的检索系统，它是第一个功能齐全的视频数据库系统，也是基于内容检索系统的典型代表，对视频数据库发展有较远的影响。
QBIC系统支持示例查询和用户草图查询，抽取颜色、纹理、形状特征、以及镜头和目标运动等信息，并采用R-tree作为高维索引结构，进而结合关键字对大型图像和视频数据库进行检索。
2、Infor media数字视频库工程是卡耐基梅隆大学(CMU)关于数字视频媒体的处理与管理的一个重大项目，是较为完整的基于内容视频分析原型系统的先驱。
该系统率先将数字音频处理技术和文本处理技术运用到基于内容视频分析中，通过语音识别和文字识别获取视频语义、辅助视频分段、抽取有意义的视频片段生成视频摘要，支持自动的全方位的视频信息查询，以支撑基于内容的视频浏览、检索和服务。
3、videoQ是一套全自动的面向对象的基于内容的视频查询系统，是由哥伦比亚大学的图像与高级电视实验室研制的一个原型系统。
它拓展了基于关键词或主题浏览的传统检索方式，提出了全新的基于丰富视觉特征和时空关系的查询技术，可以帮助用户查询视频中的对象，其目的在于探究视频中潜在的所有视觉线索并用于面向对象的基于内容的视频查询。
目前VideoQ支持着一个巨大的视频数据库，同时，VideoQ又是一个面向Web的视频搜索系统。
4、visual SEEK是一个视觉特征查询系统，WebSEEK是一个面向WWW的文本/图像/视频查询系统，它们是由哥伦比亚大学开发的。
visualSEEK/WebSEEK的主要特点是根据图像区域的空间关系检索和从压缩域提取的视觉特征，它们采用的视觉特征是颜色集和基于小波变换的纹理特征，为了加快检索速度，使用了二叉树索引算法。
这套系统具有某些概念强大的模块：基于内容的图像检索概念、根据用户相似度反馈的查询优化、视觉信息的自动提取、查询结果视频/图像的缩微表示、图像/视频的主题浏览功能、基于文本的查找、对查询结果的操作等。
5、CVEPS是COLUMBIA大学开发的视频检索和操作系统的软件原型，支持自动视频分割，基于关键帧和对象的视频检索和压缩视频编辑。
6、JAKOB是意大利Plerm大学开发的视频数据库查询系统，该系统通过镜头提取器把视频数据分割成镜头，从每个镜头中选取一些具有代表性的帧。
根据颜色和纹理描述这些代表帧，然后计算与这些短序列相关的运动特征并给出一个动态描述。
当向该系统提交一个查询或是例子直接查询时，查询模型会对它做出解释，排列好匹配参数，给出最相似的镜头。
用户可以浏览这些结果，必要的话，改变参数，反复地进行查询。
7、viSION是KANSAS大学开发的数字视频图书馆原型系统，在该系统中综合了视频处理和语音识别，根据基于视频和音频内容的两段式算法，自动把视频分成大量具有逻辑语义的视频剪辑，在系统中加入标题译码器和字指示器提取文本信息，通过他们索引视频剪辑。
8、gnalgle足球视频搜索引擎是Alllsterdam大学开发的足球视频分析系统。
该系统基于web应用，具有树型结构框架。
用户可以很方便的找到如进球，黄牌，红牌警告，换人，或者搜索到特殊的球员。
9、Rochester大学的体育视频分析系统，能较好的对体育比赛视频进行物体目标和事件的检测，并且最终形成精彩镜头的视频摘要，该系统已用于2004年奥运会，将足球比赛视频处理，传送到用户的手机上。
四、国内研究现状：1、Tv-FI(Tsinghua Video Find It)是由清华大学开发的视频节目管理系统，功能包括：视频数据入库，基于内容的浏览、检索等。
2、iVideo是由中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室开发的视频检索系统，是一套基于J2EE平台的具有视频分析、内容管理、基于Web检索和浏览等功能的视频检索系统。
3、Videowser是由国防科技大学胡晓峰教授和李国辉教授主持的研究组所开发的原型系统。
该研究组的研究工作主要集中在视频的结构分析方面，他们对镜头分割、关键帧提取和镜头聚类等问题进行了研究和探讨，最近该研究组开始了对音频特征提取和检索方面的研究。
以及多媒体研究中心和系统工程系研究开发出了新闻节目浏览检索系统伽（New Video CAR)和多媒体信息查询和检索系统。
4、浙江大学潘云鹤院士和庄越挺教授研究组主要针对视频检索和视频相似度衡量等问题进行的研究，提出了基于镜头质心特征向量的视频相似度衡量方法，从而提供了一种从图像序列特征方面来进行视频检索的方法。
另外，该研究组还试图从视频流中的闭路(Closed-Caption)中提取信息来进行视频检索。
5、北京大学高文教授主持的研究组主要进行在复杂背景下的人脸检测与跟踪系统方面的研究，他们设计并实现了一种基于特征子脸(Eigen Subface)的人脸检测与跟踪系统，它首先利用模板匹配的方法进行粗检测(利用一种灰度分布的人脸模板)，并在此基础上收集有效的反例样本集(非人脸样本集)，来提高识别的精度。
目前该研究组正在进行综合音频特征和图像序列特征的唇读(Lip-reading/Speech-reading)研究。
6、Ifind信息检索系统是微软亚洲研究院的张宏江博士所带领的小组研制出的系统，取得的成果最为突出。
五、关键技术第一部分为镜头分割，第二部分为关键帧提取，第三部分为基于特征的视频索引与存储组织。
镜头分割:镜头分割的主要思想为依据两帧图像的特征值的差值与给定阂值进行比较，如果差值大于给定的阂值，说明两帧的特征变化较大，可以认为两帧为不同的主题，在此两帧之间进行镜头分割；如果差值小于给定的阂值，则说明两帧的特征变化较小，可以认为两帧为同一主题，可以继续进行下两帧的比较[1][7]。
特征提取:视频特征主要包括文本特征、声音特征和图像特征。
从基于内容的角度来说，文本特征指的是由视频内容本身抽取出来的文本信息，主要是自动语音识别(ASR)和视频字符识别(VOCR)的结果。
自动语音识别和视频字符识别所得到的文本信息可以像传统文本那样抽取特征和进行索引。
基本的声音特征包括全局和局部的频谱信息，在此之上还可以获得响度、音调、亮度、带宽、调合性等信息，或者是安静、语音、音乐、汽车、爆炸等分类信息。
基于这些信息，人们可以进行基于声音的检索或者过滤。
由于图像是视频中不可或缺的要素，同时图像检索已经有了相当长时间的研究，所以图像特征的研究较为广泛。
对一个镜头，一般先根据某种标准来选取一个或几个关键帧，然后再对关键帧提取图像特征。
常用的图像特征包括颜色、纹理和形状，这是当前基于内容的图像和视频检索中最常用的特征。
近几年来，语义概念特征成为研究的热点。
语义概念特征是指对视频的语义层次上的描述特征。
它是通过机器学习的方法，利用文本、声音和图像等特征来自动建模和抽取的。