5、基于特征签名草图的视频检索

基于特征签名草图的视频检索

1. 引言

近年来，视频数据量迅速增长，这对现有的视频管理和检索系统提出了挑战。无论数据量和性质如何，用户仍然期望系统能快速准确响应，并提供简单的用户界面来指定查询和直观浏览结果。设计一个高效的视频索引和检索系统成为一项艰巨任务。

目前，基于语义标注的系统受到了广泛关注，允许用户进行文本查询。但由于语义标注的缺乏，即使采用复杂的概念和事件检测器，语义鸿沟仍然存在。因此，通用的基于内容的方法越来越受欢迎。许多视觉描述符被引入以实现大规模视频档案的快速提取、索引和搜索，但这些系统通常需要一个示例作为查询，而示例并非总是可用。这就引出了所谓的已知项搜索（KIS）问题，即用户知道要搜索的图像内容，但没有传统查询所需的示例。

为了解决这个问题，我们利用基于颜色分布的特征签名来表示视频关键帧。这种简单的表示方式使用户能够直观地绘制所需场景的简单彩色草图，从而消除了对示例的需求。我们还将详细描述视频检索模型，讨论并优化其参数，并评估几种适合该模型的索引技术的性能。

2. 相关工作

在多媒体检索活动中，如多媒体建模（MMM）会议系列中的视频浏览器展示会（VBS），对视频中的KIS工具进行了评估。在VBS 2014中，各参与者的工具各有特点：
- David Scott等人 ：其工具基于音频和视频数据的自动语义标注，识别和索引60个视觉概念，并支持“人脸浏览”功能。
- Anastasia Moumtzidou等人 ：检测300多个概念，利用MPEG - 7和SURF特征进行视觉相似性搜索，并采用凝聚层次聚类提供结果的层次视图。
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