CN104636330A - 一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法 - Google Patents
一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法，首先从视频数据资源中，提取出与内容相关的元数据，然后将这些基本特征作为元数据存放到数据库中，形成特征库；当用户提出检索需求时，从用户需要检索的目标中提取目标特征，然后与特征库中的元数据进行比对，将拥有足够高相关度的视频目标快照作为结果显示出来。
Description
技术领域
本发明涉及多媒体技术领域，具体涉及一种视频信息的检索方法。
背景技术
所谓信息检索，就是根据用户的信息需求，从信息集合中检索出与用户信息需求相关的信息子集。
视频信息数据量极其庞大，并且图像数据在组织结构、表达形式等方面也不同于传统的文字数据，如何对它们进行组织、表达、存储、管理、查询和检索是对传统数据库技术提出的一个严峻挑战。特别是视频信息检索问题，尤其是基于内容的视频和图像检索技术已经成为当前的热点问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种视频信息的快速检索方法，实现海量视频的高效查找，快速精准的锁定检索目标。
本发明的技术方案如下：
一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法，其特征在于：
(1)首先从视频数据资源中，提取出与内容相关的元数据，然后将这些基本特征作为元数据存放到数据库中，形成特征库；
(2)从用户需要检索的目标中提取目标特征，然后与特征库中的元数据进行比对，将拥有足够高相关度的视频目标快照作为结果显示出来。
所述的元数据包括颜色、纹理、形状特征，空间联系，运动特征，以及它们的组合。
本发明区别于传统的基于关键字的检索手段，融合了图像理解、模式识别等技术，实现了基于内容的视频检索，能从海量视频信息中快速查找到具有指定特征或含有特定内容的图像或视频片断。
附图说明
图1是本发明的方法流程图
具体实施方式
如图1所示，不能发明一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法，包括特征库形成、检索特征描述和特征比对及结果显示三个阶段。
(1)特征库形成：
首先从视频数据资源中，提取出与内容相关的元数据，然后将这些基本特征作为元数据存放到数据库中，形成特征库；
特征库的形成，包括视频的镜头检测、关键帧提取及特征提取。
镜头检测算法有模板匹配、直方图法、基于边缘的方法等。
关键帧提取的算法主要有固定间隔抽取法、基于图像特征变化法、视频帧聚类法。
特征提取，即提取与内容相关的元数据。例如：颜色、纹理、形状特征、空间联系、运动特征等，以及它们的组合。目前的技术无法多图像进行自动文本描述，图像的收集、分类和标注还需要由人工完成。
(2)视频检索阶段：
用户通过提供目标特征(人车类别，颜色、高度、方向、速度等)、一幅样照或素描图来请求搜索。从用户需要检索的目标中提取目标特征，到特征库进行检索。
(3)特征比对及结果显示：
按检索条件与特征库库中事先提取的图像视觉特征进行比对，将检索条件最吻合的目标以快照的方式呈现出来。
Claims (2)
1.一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法，其特征在于：
(1)首先从视频数据资源中，提取出与内容相关的元数据，然后将这些基本特征作为元数据存放到数据库中，形成特征库；
(2)从用户需要检索的目标中提取目标特征，然后与特征库中的元数据进行比对，将拥有足够高相关度的视频目标快照作为结果显示出来。
2.根据权利要求1所述的基于结构化数据的关联视频快速检索方法，其特征在于：所述的元数据包括颜色、纹理、形状特征，空间联系，运动特征，以及它们的组合。
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| CN201310544325.1A CN104636330A (zh) | 2013-11-06 | 2013-11-06 | 一种基于结构化数据的关联视频快速检索方法 |
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