基于深浅层特征融合的视频检索技术研究
这是一篇关于视频检索,深浅层特征融合,关键帧提取,特征提取的论文, 主要内容为随着互联网技术与智能电子设备的发展,视频逐渐成为当今信息交流的主导形式。而各种短视频平台的兴起,也为互联网用户快速浏览、上传和下载视频提供了便利,视频数据量呈现指数级增长。大量的视频数据不断产生,如何对视频信息进行有效管理和快速检索已经成为一个关键性问题。现有的视频检索方式以基于内容的视频检索为主,它能够根据输入的视觉内容,检索到与之内容相似的视频。本文主要对该技术中的关键帧提取、特征提取两个部分进行研究,并设计了视频检索系统进行应用。目前,在关键帧提取方面,现有方法以基于聚类为主,忽略了视频的时序特性、提取特征单一,无法充分表达视觉内容。在特征提取方面,单个特征生成的哈希码容易造成错误匹配的现象。针对关键帧提取、特征提取技术存在的不足,本文进行了以下工作:(1)在关键帧提取方面,本文提出一种改进的深浅层特征融合的关键帧提取算法。首先,构建视频摘要模型预测每帧得分。通过融合深层CNN特征与浅层SURF特征来改进无监督模型,提高特征描述符对图像的表述能力,降低训练时真实数据缺失造成的影响;使用Bi LSTM作为主体网络来读取视频帧的上下文信息,采用奖励机制提升网络的性能。最后,根据模型输出结果生成视频摘要。使用动态规划算法来提取关键镜头;设计了基于局部极大值的关键帧提取算法,根据镜头内帧重要性分数的极大值来选择关键帧,并计算特征相似度去除冗余。(2)在视频特征提取方面,本文结合SURF与p Hash来进行特征提取。首先,改进p Hash算法来减少哈希码长度。再提取图像的SURF特征,并对SURF使用VLAD进行编码,保留更多的特征细节信息;使用PCA在较大程度上保留特征信息,降低特征维度;使用LSH对该特征进行哈希编码。将上述处理后的两种特征结合,用于检索。(3)应用上述两部分研究内容,实现了视频检索系统。在系统中,输入图像,能够检索到包含相似内容的视频并进行展示。最后,本文通过进行相关实验,验证了所提算法在视频检索中的有效性,并将本文研究内容应用至视频检索系统。
基于B/S架构的视频拷贝检测系统
这是一篇关于多媒体内容检测,数字版权保护,关键帧提取,视频拷贝检测的论文, 主要内容为随着多媒体技术和Internet技术的迅速发展,网络上的视频数据增长迅猛,如何对视频数据进行有效的内容监管和版权保护,对视频进行拷贝检测就成为亟需解决的问题。 本文主要设计并实现了基于样例的视频拷贝检测系统。用户上传查询样例,在数据库中查询与查询样例相似的视频片段,从而实现视频拷贝的检测。本文深入探讨了基于B/S架构的视频拷贝检测系统的原理和结构,将系统分为四大模块：视频文件上传模块、视频文件读取模块、关键帧检测模块,以及基于全局特征的视频特征提取和索引模块。首先,采用JSPSmartUpload组件实现了视频文件的上传,并且采用DirectShow技术实现了AVI文件的读取。在关键帧检测中,采用了最常用的直方图算法。从关键帧中提取全局颜色特征组成颜色特征向量的集合,并且采用有界坐标系统对特征向量集进行索引。实验结果表明,在5000规模视频集下,该系统能够实时准确的检测视频拷贝。
基于B/S架构的视频拷贝检测系统
这是一篇关于多媒体内容检测,数字版权保护,关键帧提取,视频拷贝检测的论文, 主要内容为随着多媒体技术和Internet技术的迅速发展,网络上的视频数据增长迅猛,如何对视频数据进行有效的内容监管和版权保护,对视频进行拷贝检测就成为亟需解决的问题。 本文主要设计并实现了基于样例的视频拷贝检测系统。用户上传查询样例,在数据库中查询与查询样例相似的视频片段,从而实现视频拷贝的检测。本文深入探讨了基于B/S架构的视频拷贝检测系统的原理和结构,将系统分为四大模块：视频文件上传模块、视频文件读取模块、关键帧检测模块,以及基于全局特征的视频特征提取和索引模块。首先,采用JSPSmartUpload组件实现了视频文件的上传,并且采用DirectShow技术实现了AVI文件的读取。在关键帧检测中,采用了最常用的直方图算法。从关键帧中提取全局颜色特征组成颜色特征向量的集合,并且采用有界坐标系统对特征向量集进行索引。实验结果表明,在5000规模视频集下,该系统能够实时准确的检测视频拷贝。
基于深浅层特征融合的视频检索技术研究
这是一篇关于视频检索,深浅层特征融合,关键帧提取,特征提取的论文, 主要内容为随着互联网技术与智能电子设备的发展,视频逐渐成为当今信息交流的主导形式。而各种短视频平台的兴起,也为互联网用户快速浏览、上传和下载视频提供了便利,视频数据量呈现指数级增长。大量的视频数据不断产生,如何对视频信息进行有效管理和快速检索已经成为一个关键性问题。现有的视频检索方式以基于内容的视频检索为主,它能够根据输入的视觉内容,检索到与之内容相似的视频。本文主要对该技术中的关键帧提取、特征提取两个部分进行研究,并设计了视频检索系统进行应用。目前,在关键帧提取方面,现有方法以基于聚类为主,忽略了视频的时序特性、提取特征单一,无法充分表达视觉内容。在特征提取方面,单个特征生成的哈希码容易造成错误匹配的现象。针对关键帧提取、特征提取技术存在的不足,本文进行了以下工作:(1)在关键帧提取方面,本文提出一种改进的深浅层特征融合的关键帧提取算法。首先,构建视频摘要模型预测每帧得分。通过融合深层CNN特征与浅层SURF特征来改进无监督模型,提高特征描述符对图像的表述能力,降低训练时真实数据缺失造成的影响;使用Bi LSTM作为主体网络来读取视频帧的上下文信息,采用奖励机制提升网络的性能。最后,根据模型输出结果生成视频摘要。使用动态规划算法来提取关键镜头;设计了基于局部极大值的关键帧提取算法,根据镜头内帧重要性分数的极大值来选择关键帧,并计算特征相似度去除冗余。(2)在视频特征提取方面,本文结合SURF与p Hash来进行特征提取。首先,改进p Hash算法来减少哈希码长度。再提取图像的SURF特征,并对SURF使用VLAD进行编码,保留更多的特征细节信息;使用PCA在较大程度上保留特征信息,降低特征维度;使用LSH对该特征进行哈希编码。将上述处理后的两种特征结合,用于检索。(3)应用上述两部分研究内容,实现了视频检索系统。在系统中,输入图像,能够检索到包含相似内容的视频并进行展示。最后,本文通过进行相关实验,验证了所提算法在视频检索中的有效性,并将本文研究内容应用至视频检索系统。
基于单目视觉的手语-唇语转化系统研究与实现
这是一篇关于手语识别,K-means,关键帧提取,SSD目标检测网络的论文, 主要内容为在聋校语言教学中,双语教学模式能有效提高聋童的语言学习效率,但对于特殊教师们来说则需花费更多的耐心、时间和精力。面临着我国特殊教育学校的教师资源普遍薄弱的现状,手语识别技术可帮助特教完成语言教学任务——聋童将手语录成视频输入计算机,进而能够学习输出的汉字和唇语,无需老师亲自教学就能完成汉语书面语的学习。另外,计算机只对标准的手语(以《中国手语》为标准)进行识别,借此还可纠正聋童手语方言化的问题。本文研究的是基于单目视觉的手语-唇语转化系统,其关键难点在于手语识别,具体工作如下:一、视频关键帧提取。首先分析了常见的4种视频关键帧提取方法,为了在能完整提取所有关键帧的前提下尽可能消除冗余帧,提出一种基于聚类的视频关键帧优化提取算法。利用卷积自编码器(CAE)神经网络提取视频帧的深度特征,对提取到的特征进行K-means聚类后,采用清晰度筛选取出最清晰的视频帧作为首次提取到的关键帧,再利用点密度方法进行关键帧的二次优化。实验结果表明,本算法能大量消除冗余帧,并同时保证关键帧的完整性。二、对关键帧进行手势识别。针对手部小目标对SSD目标检测网络做了几点改进:将SE-Net嵌入SSD中的特征层提高重要通道的权重;改变损失函数以更好地应对正负样本不均衡问题;使用mixup和归一化操作优化网络的训练。实验结果表明,本文改进的SSD有更高的识别精度。三、手语-唇语转化系统的实现。为了使系统具有更强的实用性和可推广性,输入的彩色手语视频采用单目摄像头录制;为了使手语者自然地表达,手语者打手语时无需佩戴任何设备或在手上做任何标记。系统的第一个输出为汉字和拼音,第二个输出是与汉字相对应的唇语视频。最后使用Vue.js和Spring Boot技术搭建了展示系统的网页。本系统面向的用户是聋人儿童,希望他们能借助自己熟悉的手语学习汉语,包括书面语和口语,不需要特教亲自反复教学就能进行语言学习,对聋校的语言教学具有一定的辅助作用。整个系统只需要借助一个单目摄像头,脱离了其他技术和外物的限制,因此系统的实用性和可推广性更强,具有很大的应用前景。
基于单目视觉的手语-唇语转化系统研究与实现
这是一篇关于手语识别,K-means,关键帧提取,SSD目标检测网络的论文, 主要内容为在聋校语言教学中,双语教学模式能有效提高聋童的语言学习效率,但对于特殊教师们来说则需花费更多的耐心、时间和精力。面临着我国特殊教育学校的教师资源普遍薄弱的现状,手语识别技术可帮助特教完成语言教学任务——聋童将手语录成视频输入计算机,进而能够学习输出的汉字和唇语,无需老师亲自教学就能完成汉语书面语的学习。另外,计算机只对标准的手语(以《中国手语》为标准)进行识别,借此还可纠正聋童手语方言化的问题。本文研究的是基于单目视觉的手语-唇语转化系统,其关键难点在于手语识别,具体工作如下:一、视频关键帧提取。首先分析了常见的4种视频关键帧提取方法,为了在能完整提取所有关键帧的前提下尽可能消除冗余帧,提出一种基于聚类的视频关键帧优化提取算法。利用卷积自编码器(CAE)神经网络提取视频帧的深度特征,对提取到的特征进行K-means聚类后,采用清晰度筛选取出最清晰的视频帧作为首次提取到的关键帧,再利用点密度方法进行关键帧的二次优化。实验结果表明,本算法能大量消除冗余帧,并同时保证关键帧的完整性。二、对关键帧进行手势识别。针对手部小目标对SSD目标检测网络做了几点改进:将SE-Net嵌入SSD中的特征层提高重要通道的权重;改变损失函数以更好地应对正负样本不均衡问题;使用mixup和归一化操作优化网络的训练。实验结果表明,本文改进的SSD有更高的识别精度。三、手语-唇语转化系统的实现。为了使系统具有更强的实用性和可推广性,输入的彩色手语视频采用单目摄像头录制;为了使手语者自然地表达,手语者打手语时无需佩戴任何设备或在手上做任何标记。系统的第一个输出为汉字和拼音,第二个输出是与汉字相对应的唇语视频。最后使用Vue.js和Spring Boot技术搭建了展示系统的网页。本系统面向的用户是聋人儿童,希望他们能借助自己熟悉的手语学习汉语,包括书面语和口语,不需要特教亲自反复教学就能进行语言学习,对聋校的语言教学具有一定的辅助作用。整个系统只需要借助一个单目摄像头,脱离了其他技术和外物的限制,因此系统的实用性和可推广性更强,具有很大的应用前景。
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