https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/105141
標題: | 使用動態規劃法之內涵式視訊搜尋 | 其他標題: | A Dynamic Programming Approach to Content-based Video Searching | 作者: | 李瑞庭 | 關鍵字: | 視訊資料;視訊資料庫;視訊格;鏡;幕;索引;動態規劃法;Video data;Video frame;Shot;Scene;Index;Dynamic Programming | 公開日期: | 2000 | 出版社: | 臺北市:國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所 | 摘要: | 本計畫提出一個新的視訊搜尋的演算 法,以動態規劃(dynamic programming) 的精神來進行視訊的比對。首先,我們 將一個視訊切割成一個一個鏡,並選取 一個關鍵視訊格來代表每個鏡。再選取 適當的特徵向量來代表視訊中每一個關 鍵視訊格的特徵,例如:顏色、紋理、 形狀等特徵。然後,使用者可以用一個 詢問視訊(query video)來找尋和詢問視 訊最相似的視訊,或與詢問視訊的相似 度(similarity)大於某個門檻值(threshold) 的視訊。在此,我們使用動態規劃法來 找尋符合詢問的視訊。所提出的內涵式視訊搜尋方法具有下列的特性:1. 使用視訊之內涵來搜尋視訊,並支援以範例詢問(query by example)。2. 使用動態規劃法,可以求得最佳的解。3. 本方法之時間複雜度為O(mn),其中 m 為詢問視訊(query video)所包括之 關鍵視訊格數目,n 為儲存於資料庫 中所有視訊所含之關鍵視訊格數的總和。4. 時間資訊能夠充分被利用,保持詢問視訊中視訊格的時間順序。 5.並提供相似度的查詢。6.所使用的詢問視訊包括愈多鏡,則所 得的結果精確度(precision)與檢出率(recall)愈高。 In this project, we propose a dynamic programming approach to content-based video searching. First, each video is segmented into several shots, each of which is represented by a key frame. Each key frame is characterized by a feature vector, including color, texture, shape, etc. Second, a user may query the video database by a query video to search the best matched video or a set of videos with the similarity greater than a threshold. The proposed content-based video searching algorithm has the following properties: 1. Query a video database by the content of an example video. 2. Use a dynamic programming approach to find the best matched video. 3. The complexity of the algorithm is bounded by O(mn), where m is the number of key frames in the query video and n is the total number of key frames of videos in the database. 4. Keep the temporal constraints on the query. 5. Provide similarity search. 6. The more shots are contained in the query video, the higher precision and recall are. |
URI: | http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/18806 | 其他識別: | 892213E002015 | Rights: | 國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所 |
顯示於: | 資訊管理學系 |
檔案 | 描述 | 大小 | 格式 | |
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892213E002015.pdf | 32.63 kB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
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