基于内容的视频检索
视频新闻检索系统的实现
摘要 ： 与一般 基于 内容的视 频检索相 比，新闻视频 的管 理和检 索尤其 特殊性 ，对于关 键 帧检索很 难准确描 述 的动 态信 息内容 特征。为此 ，提 出基 于静 态内容特征和运动特征结合检 索的方案 。整个系统包 括了特征提取 、 视频信息浏览 、数 据库生成 、相似结果反 馈等 功能。实验 表 明，该 系统依 靠不 同性质 的特征 ，可以找 出与查 询要求接 近的视频新 闻或视频 片断 ，是个 有效 的基于示例 的视频新 闻检 索系统 。 关键 词 ： 基于 内容 的视频检索 ； 静态 特征 ； 动特征 ；基于示例的检索 运
维普资讯
第２卷 ４
第５ 期
吉 林 大 学 学 报 （ 息 科 学 版） 信
Ｊｕ ａ ｆ ｉｎＵ ｉ ｒｉ Ｉｆｒ ａ ｏ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏｒ ｌ ｌ ｎ ｅｓｙ（ｎｏｍ ｔ ｎ： ｅ ｅＥ ｉｏ ） ｎ ｏＪｉ ｖ ｔ ｉ ｃｎ ｉ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ５ １２ ．
引 言
由于宽带网的普及 ，越来越多的视频内容被搬到互联网上 ，如视频点播、数字 图书馆等 。基于内容 的视频数据检索 ¨ ，得到越来越广泛 的应用。视频新闻管理和检索可有效地应用于政府政务信息管理
中。而怎样有效地从各地区、各部 门数据巨大的会议 、视频新 闻中检索或浏览相关资料 ，对于提高政府 工作和服务效率 ， 具有巨大实用价值。从 现有 的技术来 看 ，其生成、表示 、存 储、传输 已基本不成问 题 ，但可视数据的索引、访 问以及检索技术还远未成熟。笔者针对视频新 闻数据检索的实际应用需求 ， 实现 了视频新闻检索系统 。首先利用抽取关键帧的方法 ，将视频的检索问题转化为图像 的检索问题 。原 先的基于内容的图像检索理论和方法可 以方便地应用于基于内容的视频新 闻检索中。对于关键帧检索很 难准确描述的动态信息内容特征 ， 论文 中采用 了基于运动特征和 内容特征相结合 的视频检索方案 。最后 将提取的视觉特征存人特征库中建立索引或描述。整个系统由运动特征提取和静态内容特征提取与检索 两大模块构成。当用户浏览或检索视频时 ，系统依靠这些特征找出与查询要求最接近的视频新闻或视频
基于内容的多媒体文件搜索技术
关 键帧
中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ７
文献标识码 ： Ａ
随着互联 网的飞速发展 ， 信息出现爆炸式增长 ， 搜索引擎 前基于文本搜索引擎技术发展 已经十分成熟 ，而这类搜索引 已经成为了用户上 网查询信 息不可缺少的应用服务 。 搜索引 擎 的准 确 度 除 了依 赖 于 搜 索 引擎 系 统 的 网 页信 息 存 储 量 和 词 擎所检索 的信息覆盖面大 ， 相关度高， 在用户需要进行范围广 汇切割 的准确度 以外 ，用户所搜 寻的 目标文件也是影响其准 泛 的查询 。 但是随着 当今网络上多媒体文件数据的 日渐增多， 确度的一个重要 因素 ， 如果用户着重于搜索文本形式的文件 ， 传统 的基于文本的搜索引擎越来越难 以满 足用户的需要。特 此类搜索 引擎的准确率 已经很高。但 是，传统的基于文本搜
于 内容的搜索技术应运而生， 迅速成为研 究热点。
索的是图片 、 音频或者视频类无法在 网页中只用文本就 能精
数字 多媒体文件 目前主要包含文本、 图像、 音频和视频 四 确描述其 内容的文件 ， 则其准确率就会受到很大影响． 因此基 种主要格式 。广告、 新闻等传媒文件在互联网上传播速度快、 于 内容的搜索引擎是 目前搜索技术发展的一个重要课题互联
妇 》 霪
基于 内容的多媒体文件搜索技术
马 晓 星
（ 天津 财 经 大 学
摘 要
天津
３ ０ ０ ２ ０ ４）
数 字 多媒 体 文 件 目前 主要 包 含 文 本 、 图像、 音 频 和 视频 四种 主 要格 式 。在 对 多媒 体 文件 进 行 搜 索 时 。 因为 互
联 网 上 的 图像 和 音 、 视 频 文件 的传 播 缺 乏 统一 规 范 。 同 一 内 容 会 采用 不同 的 主题 词 来 描 述 。 且其包含的内容丰富。 数
视频的内容分析与检索技术及其教学应用
图 １ 视 频 分 层 结 构
帧是视 频 数 据 的最 小 单 元 ，是 一 幅 静 止 的 画
面。镜头是视频数据的基本单位 ，它是摄像头的一 次连续的动作 ，只能拍摄相邻 地点连续 发生 的事 情 。场景由内容相近的镜头组成 ，从不同的角度描 述 同一个事件。而视频序列则由许多场景组成 ，叙 述一个完整的故事结构 。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
在视频分析与检索过程中，决定其性能的主要
关键 技术 如下 。 （ ）视频 镜头 的检测 和表示 一
基于内容的视频信息检索是一个人机互动的过 程 。能为用户提供交互界 面、多样化 的查询手段 、 方便快速 的浏览和导航 能力 ，并满 足各 种反馈／ 交
镜头检测 的关键是 确定从 镜头到镜 头的转换 处 ，利用镜 头 之 间 的 转 换 方 式 （ 突 变 切 变 和 渐 如 变）找到镜头图像之间的差别。在此基础上可对每 个镜头提取出关键帧和运动信息以供浏览和检索之 用。一个镜头的关键帧就是反 映该镜头 中主要内容
二 、视频 结构 的分 析
束镜头等 ；镜头 的属性 ：如持续时 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 ，如 直方 图 、轮廓 图 Ｄ Ｃ及
Ａ Ｃ分量 图等 。
视频数据的本质是一组连续的图像帧 ，除了存 在时问上的先后关系外 ，其本身并不具有任何结构 信息。要实现基于 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
的一 帧图像 或若 干帧 图像 。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
视频资源管理系统的设计
视频资源管理系统的设计成星深圳图书馆广东深圳518026［摘要]本文就各行业对视频资源的再利用需求进行了详细分析，明确了各个需求与视频资源自身特性的关系，根据公众对视频资源的实际需求,重点论述了视频资源管理系统的设计。
［关键词］视频描述基于内容的视频检索视频资源管理Design of Video Asset Management SystemCheng XingShenzhen Library, Shenzhen, Guangdong 518026［Abstract］This text is analysing every walk of life抯requirement in video asset recycle area，definituding the connection between the requirement and the video resource抯characteristic。
Following the requirement of the pubilc for the video asset，The text discusses the design of the video asset managerment system.［Keywords］Videocategory；Content-based video retrieval；Video asset management1前言视频资源管理系统是基于视频技术和视频数据库管理技术的一种全新管理平台，以计算机为核心，采用视频技术，结合视频资料行业的实际需求及多年来不断完善的视频片段检索算法的经验，建立一套软硬件相结合的、崭新、完整的管理体系。
它的应用可以优化资源内部结构，提高整体性能和查询的灵活性，满足公众对视频资源再利用的需求。
该系统集中体现在视频数字化、系统的网络化、查询的多样化、管理的智能化，充分体现了现代信息技术与视频资源管理技术的有机结合。
视频内容的结构分析研究
维普资讯
第 ４期
杨阿祧 ， 吴卉男 ： 视频 内容 的结构分析 研究
行检 索 。基于 内容 的视频检 索模 型如 图 １ 所示 ：
视频 内容结 构 的分析 指 的是 镜头 的分 割 、 键 关 帧 的提取 、 场景 的构 造等 。为 了能把 视频序 列分 为
（ ． ｈｏ ｏ Ｍａ ｅ ｔ ｎ ｆ ａ ｏ ， ｏ ｈ ｅｔ ｏ ａ Ｕ ｉ ｒｔ， ａｚ ｏ ， ａｓ ３０ ０， ｈｎ ； １ Ｓ ｏｌ ｆ ｔ ｍａｃａｄＩ ｏ ｔ ｎ Ｎ ａ ｗ ｓ Ｎ ｒ ｌ ｎｖｓ ｙ Ｅ ｎｈｕ Ｇ ｕ７０ ７ Ｃ ｉａ ｃ ｈ ｉ ｎｒ ｉ ｍ ｍ ｅｉ ｎ
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第２ ５卷 第 ４期
２０ ０ ７年 １ 月 １
贵州师范大学学报 （ 自然科学 版）
Ｊｕｎｌ ｆ ｕｚｏ ｏｍ ｌ ｎ ｅｓｙ（ ａｕａ Ｓｉ ｃｓ ｏｒａ ｏ ｉ ｕＮ ｒ ａ ｉ ｒｉ Ｎ ｔ ｌ ｃ ｎｅ ） Ｇ ｈ Ｕ ｖ ｔ ｒ ｅ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｃｏ ｔ ｎ —ｂ ｓ ｄ ｖｄ ｏ ｒ ｔｉｖ ｌｉ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｔａ ｔ ｎ ｅ ｔ ａ ｅ ｉｅ ｅ ｒｅ ａ ｓａ ｎ ｗ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ．ａ ｄ ｉ ｉ ｍｐ ｒ ｎ ｏ ｃ ｅ ｔ ｎ ｅ ｃ ｎ ｔ ｓｉ ｏ ｔ ｔｔ ｒ ａｅ ｉ ｄ ｘ ａ — ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｉ ｅ ｏ ｔ ｎ ．Ｉ ｈｉ ａ ｅ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｖｄ ｏｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｔ ｓ ｐ ｐ ｒ，ｗｅ ｍａｎ ｙ ｄ ｓ ｕ ｓｓ ｍａ ｔｃ ｓｒ ｔ ｒ ｆｃ ｎ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｖｄ ｉｌ ｉｃ ｓ ｅ ｎ ｉ ｔｕｃｕ ｅｏ ｏ ｔ ｎ ａ ｅ ｉ— ｅ ｙ ｓ ｔｓ ｇ ｎａ ｉｎ ａ ｄ ｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｏ ｂ ｈｏ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｎ ｌｓ ｉｉａ ｉｎ． Ｋｅ ｒ ｓ：ｃ ｎ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｖｄｅ ｅ ｒｅ ａ ；ｓ ｔｓ ｇ ｎａｔ ｎ；ｋ ｙ ｆａ ｙ ｗｏ ｄ ｏ ｔ ｎ — ａ ｅ ｉ ｏ ｒ ｔｉ ｖ ｌ ｈｏ ｅ ｍｅ ｔ ｉ ｏ ｅ —ｒ ｍｅ
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究内容图像检索技术，又称为基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），是一种通过分析图像的内容特征来实现图像检索的方法。
它与传统的基于文本的图像检索方法相比，可以直接利用图像的视觉特征，无需依赖人工标注的文本信息。
内容图像检索技术在多领域都有广泛的应用，如图像库管理、医学图像分析、视频监控等。
1. 图像特征提取：内容图像检索的第一步是提取图像的特征。
图像特征可以分为低层次特征和高层次特征。
低层次特征包括颜色、纹理、形状等，可以通过图像处理和计算机视觉的算法提取。
高层次特征则是对图像语义的抽象，如物体、场景等。
这些特征的提取旨在将图像转化为数字化的向量表示，便于后续的相似度计算和检索。
2. 相似度计算：在内容图像检索中，关键的一步是计算图像之间的相似度。
相似度可以基于图像的特征向量进行计算，常用的方法有欧氏距离、余弦相似度等。
一般来说，相似度计算会考虑多个特征之间的加权组合，以综合反映图像的相似程度。
通过相似度计算，可以建立图像库中图像之间的相似性关系，为后续的检索提供基础。
3. 检索方法：基于内容的图像检索可以采用不同的检索方法，如基于特征的检索和基于查询的检索。
基于特征的检索是指通过提取图像的特征向量，然后与图像库中的特征向量进行相似度匹配，找到相似的图像。
而基于查询的检索是指用户通过输入图像或图像的描述信息作为查询条件，系统通过计算查询图像与图像库中图像的相似度，返回检索结果。
4. 索引结构：为了提高图像检索的效率，常常需要构建索引结构来加速检索过程。
索引结构可以基于图像的特征向量进行构建，如kd树、R树等。
通过索引结构的建立，可以减少相似度计算的次数，提高检索性能。
5. 评估和优化：对于内容图像检索技术的研究，评估和优化是不可或缺的环节。
评估可以通过比较检索结果与人工标注结果之间的差异来衡量检索系统的性能。
优化则需要根据评估结果，对图像特征提取、相似度计算、索引结构等方面进行调整和改进，以提高检索的准确性和效率。
跨媒体检索技术在视频内容分析中的应用研究
跨媒体检索技术在视频内容分析中的应用研究摘要：随着互联网和数字媒体技术的迅速发展，视频数据的规模和多样性呈爆炸式增长，对视频内容的准确分析和检索成为了迫切的需求。
跨媒体检索技术作为一种有效的视频内容分析方法，在提供智能化的检索服务和实现大规模视频分析方面具有广阔的应用前景。
本文将研究跨媒体检索技术在视频内容分析中的应用，并对其实现方法和未来发展进行探讨。
1. 引言随着数字媒体的广泛应用，视频数据正在成为一种重要的信息载体。
然而，由于视频数据的高维特性和庞大数量，传统的视频分析方法已无法满足日益增长的分析需求。
因此，研究开发一种高效准确的视频内容分析方法具有重要意义。
2. 跨媒体检索技术概述跨媒体检索技术是一种能够以一种媒体的内容查询另一种媒体的信息的技术。
它主要通过对视频的音频、文本和图像等多模态信息的分析和提取，将视频数据与其他媒体数据进行有效关联，实现跨媒体内容的检索。
3. 跨媒体检索技术在视频内容分析中的应用3.1 视频内容理解跨媒体检索技术可以用于提升视频内容理解的准确性。
通过分析视频中的图像、音频以及文本信息，可以对视频中的物体、场景、情感等内容进行深入分析。
例如，当用户在搜索引擎中输入一个关键词时，跨媒体检索技术可以返回与该关键词相关的视频片段，并且可以通过分析视频中的语音信息和图像特征等提供更加准确的搜索结果。
3.2 视频目标识别跨媒体检索技术可以用于视频目标识别。
通过分析视频中的图像特征和文本描述，可以准确地识别视频中的目标物体，并且可以实现对视频中目标物体的分类和跟踪。
例如，通过分析视频中的图像特征和文本描述，可以准确地识别汽车、人物等目标物体，并且可以实现对这些目标物体的分类和跟踪，为视频内容的理解和检索提供更多可能性。
3.3 视频内容分析与推荐跨媒体检索技术可以用于视频内容的分析和推荐。
通过分析视频中的图像、音频和文本信息，可以实现对视频内容的自动分析和推荐。
例如，通过分析视频中的图像和音频信息，可以将视频划分为不同的场景，并且可以自动提取出视频中的重要特征，为用户提供个性化的视频推荐服务。
【计算机应用】_基于内容的检索_期刊发文热词逐年推荐_20140726
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
多媒体信息检索 基于案例推理 基于内容的检索 基于内容图像检索 图像语法 图像特征 图像数据集 图像处理 可扩展标记语言 压缩域 单状态 区域加权信息熵 动态规划 内容覆盖率 兴趣区域 关键帧提取 关键帧 共同祖先 全球定位系统 信息量 信息检索 信息挖掘 人机交互 人工标注 trecvid比赛 sspisia mpeg meanshift lipschitz指数 lbp canny算法 adaboost算法
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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图形化标注 图像语义 图像增强 哼唱检索 向量空间模型 分布式多agent 内容管理系统 关键帧提取 保真度 低层描述等 位置因子 伪彩色增强 主颜色 web搜索 web umlprofile sigmiod函数 p2p网络 mars系统 lxaxbx空间彩色距离技 k-均值聚类怂 k-l变换 jsr-170规范
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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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
24
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
25
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
26
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
8
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
9
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
15
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
16
17
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。
7
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，
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。
13
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
14
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
5
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
6
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。
主要内容
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 关键技术 视频检索和浏览 当前研究中存在的问题及未来的发展趋势
1
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。
4
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
的VisualSeek系统 由UIUC开发的MARS
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
11
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。
12
场景（Scene）：由一些内容相近的镜头 组成，不一定在时间上连续。
征存入视频数据库
21
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
22
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
镜头的切换方式有两种：突变和渐变
18
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
20
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
一副静止的单幅影像画面，相当于电影 胶片上的每一格镜头。在时间轴上帧表 现为一格或一个标记。 视频可以看做是一个连续静态图像的序 列，其中的每一幅静态图像称为一帧。
10
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。
2
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
3
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。