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基于索引结构的高效运动视频检索
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:《计算机研究与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海200433
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60533100,60402007,60373020);上海市科技发展基金项目(05QMH1403,045115020,04DZ15021);教育部科学技术研究重点基金项目(104075)
中文摘要:

视频片断检索是视频领域的研究热点,为了提高查询效率,利用高维索引结构Vector-Approximation File(VA-File)来组织视频子片段,并采用新的相似度模型和基于限定性滑动窗口的高效视频检索算法进行视频片段检索.提出的子片段的分割算法能够较好地区分运动的细节动作,且相似度模型充分考虑了对应子片段之间的视觉相似性以及时间顺序关系,因此对于运动视频的检索十分有效.实验证明,对于运动视频片段检索不仅具有较高的查询效率,而且能够得到较高的查全率和准确率.

英文摘要:

Retrieving similar video clips from large video database requires high query efficiency, precision, and recall, and it is a challenging problem in the field of multimedia information retrieval. In this paper, the video stream is segmented into segments by the visual similarity between neighboring frames, and the higt-dimensional index structure, the vector-approximation file (VA-file), is adopted to organize the segments. Furthermore, a new similarity measure and query algorithm is proposed, which is based on restricted sliding window to improve the query accuracy. The proposed segmentation algorithm can efficiently represent the details of motion and the new similarity measure can fully take into account the temporal order among video segments. These properties well suit the retrieval of sports videos. Experimental results demonstrate that the proposed video retrieval method is efficient and effective.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349