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基于分层代表帧提取的视频摘要研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-6页 | | 目录 | 第6-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-13页 | | ·研究背景及意义 | 第8-9页 | | ·研究背景 | 第8页 | | ·研究意义 | 第8-9页 | | ·国际国内研究现状 | 第9-11页 | | ·国外研究现状 | 第9-10页 | | ·国内研究现状 | 第10-11页 | | ·本文主要工作及内容安排 | 第11-13页 | | 第二章 视频摘要的相关概念及技术 | 第13-19页 | | ·视频摘要的基本概念 | 第13-14页 | | ·视频摘要的生成技术 | 第14-17页 | | ·基于代表帧的故事板生成技术 | 第14-15页 | | ·基于多媒体信息的缩略视频生成技术 | 第15页 | | ·基于简单语义的摘要生成技术 | 第15-16页 | | ·视频摘要的合成技术 | 第16-17页 | | ·视频摘要的评价标准 | 第17-18页 | | ·小结 | 第18-19页 | | 第三章 基于代表帧提取的一般视频摘要 | 第19-29页 | | ·视频帧特征提取 | 第19-22页 | | ·八连通搜索标记 | 第20-21页 | | ·自适应连通阈值的设定 | 第21-22页 | | ·代表帧提取 | 第22-24页 | | ·基于等价关系的自适应聚类 | 第22-23页 | | ·代表帧提取及修正 | 第23-24页 | | ·实验结果及分析 | 第24-28页 | | ·图像特征提取结果比较 | 第24-25页 | | ·视频摘要生成结果比较 | 第25-28页 | | ·小结 | 第28-29页 | | 第四章 基于基础帧肤色提取的人物视频摘要 | 第29-45页 | | ·人物基础帧提取 | 第29-35页 | | ·光照补偿 | 第30页 | | ·人物基础帧的提取 | 第30-32页 | | ·实验结果与分析 | 第32-35页 | | ·肤色空间转换 | 第35-38页 | | ·颜色空间的介绍 | 第35-37页 | | ·肤色空间的选取 | 第37-38页 | | ·基于高斯混合模型的肤色提取 | 第38-42页 | | ·肤色样本库的选取 | 第38-39页 | | ·高斯肽色建模 | 第39-42页 | | ·肽色提取 | 第42页 | | ·人物代表帧提取及摘要生成 | 第42-43页 | | ·小结 | 第43-45页 | | 第五章 基于运动区域人脸检测的说话事件摘要 | 第45-70页 | | ·人物基础帧的运动区域提取 | 第45-48页 | | ·Haar-like特征的选取及计算 | 第48-59页 | | ·Haar-like特征形式的选取 | 第48-50页 | | ·Haar-like特征数量的计算 | 第50-55页 | | ·Haar-like特征值的计算 | 第55-59页 | | ·利用AdaBoost算法检测人脸 | 第59-67页 | | ·训练样本库的选取 | 第59-60页 | | ·AdaBoost算法训练过程 | 第60-64页 | | ·人脸检测过程 | 第64-67页 | | ·说话代表帧提取及摘要生成 | 第67-68页 | | ·小结 | 第68-70页 | | 第六章 总结与展望 | 第70-72页 | | 参考文献 | 第72-79页 | | 致谢 | 第79-81页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81-82页 | | 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第82-83页 |
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论文编号BS506791，这篇论文共83页
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