视频检索的专利技术,本文是视频检索类论文范文和专利技术和检索和视频有关论文范文素材.
视频检索论文参考文献：
【摘 要】 随着计算机技术和多媒体技术的发展,互联网上的视频数据急剧增长,面对海量视频数据,如何有效实现视频的检索已经成为视频领域重点研究的方向.本文对涉及视频检索的国内外专利进行检索、分析和整理,介绍了视频检索的基本原理和技术分类,阅读后能够快速了解该领域主要专利技术,有效提高研究人员对相关专利申请的把握.
【关键字】 视频检索 特征 专利分析
一、引言
近年来,随着计算机网络以及多媒体技术的飞速进步,各种视频资料源源不断的产生,大量的视频数据库随之被建立起来.
在浩如烟海的视频信息中,如何让用户快速高效地获取自己感兴趣的内容已成为一个难题,因此视频检索技术的研究吸引大家越来越广泛的关注.
二、视频检索技术概述
目前,视频检索技术主要包括基于文本描述的视频检索和基于内容的视频检索.其中,商用搜索引擎提供的视频搜索服务大都基于文本描述的视频检索,其基本原理是由网络爬虫抓取视频周围的文本信息,然后将文本信息与视频关联形成关系数据库,检索时以文本信息作为视频检索关键词.该方式的缺点是如果用户不确定视频相关的文本信息,无法准确检索到目标视频.
为了解决基于文本的视频检索技术的缺陷,基于内容的视频检索技术被进一步挖掘.基于内容的视频检索将视频视觉特征等作为检索依据,进行基于内容的相似度匹配,将相似度符合要求的视频作为检索结果,由此避免对文本信息的过度依赖.
而特征提取是基于内容的视频检索的基础,主要涉及视觉特征的提取,具体可划分为静态特征、动态特征和语义特征,其中,静态特征包括颜色、纹理、形状和边缘等特征,动态特征包括运动特征.
三、视频检索专利技术研究
基于文本描述的视频检索实质是将抽取视频在语义层次上的描述归纳为属性特征,利用数据库的关键字索引与查询机制完成检索目标与被检索的海量数据属性上的匹配.
示例性文献例如CANON 于1995 年8 月4 日提交的专利申请JPH0950436A,其根据输入的视频关键字比较搜索对应的视频文件；
TOSHIBA 于1996 年4 月23 日提交的专利申请JPH09288681A 提取输入关键字并将其匹配于每个背景视频数据对应的关键字进而获取背景视频数据.
基于内容的视频检索技术中提取视频帧的静态特征发展较早,颜色、纹理、形状等静态特征被广泛应用.例如,迅雷网络技术有限公司2007 年12 月28 日提交的专利申请CN101216833A 中记载了一种搜索视频文件的方法,根据样图和视频文件的截图得到相似度,若相似度大于设定值,则将包含截图视频文件的地址作为搜索结果,其在图特征提取时使用颜色特征.
SAMSUNG 于2012 年8 月15 日提交的专利申请US2012068360 中记载了从颜色通道中提取颜色数值大于阈值的颜色特征点并合并颜色特征点与灰度特征点,用于执行视频搜索.
日电（ 中国）2012 年9 月29 日提交的专利申请CN103714077A 记载了获取待检索物体图像及待检索物体图像的指定区域,计算待检索物体图像中指定区域的局部特征点,在索引集合中查找与指定区域局部特征点相匹配的索引,获取匹配索引对应的物体图像作为视频中检索到的物体图像.
基于语义的视频检索技术主要涉及如何获得视频的高层语义信息以及如何高效地对语义信息进行检索.以2007 年4 月5 日中国科学院自动化研究所提交的专利申请CN101281520A 为例,提供一种交互式体育视频检索方法,从视频数据库的视频图像帧层次提取图像底层特征,在图像底层特征的视频序列层次提取模型匹配序列特征,在图像底层特征的高级语义层次提取语义匹配特征,对提取的模型匹配序列特征和语义匹配特征进行非监督学习,建立基于非监督学习的检索机制.
2016 年1 月7 日华东师范大学提交的专利申请CN105528458A 对视频内容提取语义特征建立语义模型,用语义图的方式选择检索对象,根据已选择的检索对象对视频中与检索对象有关的事件进行检索.
运动特征反映了视频的时域变化,也是用视频检索技术的重要内容.
2011 年11 月3 日北京电子科技学院提交的专利申请CN202306549U 记载了一种基于光流方法的视频检索系统,包括对每相邻的两帧图像计算像素点的光流值得到光流的模长与幅角信息的光流特征提取器、基于光流特征对视频镜头中的帧图像进行分类的视频图像帧分类器、对分类后的图像帧构造光流直方图得到光流直方图矩阵的计算装置和基于光流直方图矩阵距离函数匹配视频镜头的检索装置.
四、总结
本文从专利的角度探究了视频检索技术,阅读后能够快速了解该领域主要专利技术,给业内人士提供帮助.
该文总结,这是适合不知如何写专利技术和检索和视频方面的视频检索专业大学硕士和本科毕业论文以及关于视频检索论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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