文件檢索作業(yè)

一、分析課課題名稱（不得重復(fù)中文：基于內(nèi)容的分析及其教學(xué)應(yīng)英文：Content ysisanditsapplicationin課題背景、內(nèi)容及意義（300-500字 Retrieval，CBVR)應(yīng)運(yùn)而生。中文：分析、檢索技術(shù)、教學(xué)應(yīng)英文 ysis,retrievaltechnology,teaching檢索的文獻(xiàn)類型：、期刊、、科技成果、會議檢索年限：2010年—20142010年至今中文檢索工具：中國知網(wǎng)，、重慶維普、搜索英文檢索工具：SCI數(shù)據(jù)庫、WILEY期刊、搜索三、各數(shù)據(jù)庫檢索情 檢索式：時間between(2010-01-01,2014-12-31)并且(檢索結(jié)果：10條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫名稱： 檢索式：分析技術(shù)*Date:2010-檢索結(jié)果： 會議 科技成果 檢索式：題名或=分析并且年份=2010-搜索引擎名稱：搜 檢索式：分析、教學(xué)應(yīng)用檢索結(jié)果：2,040,000個結(jié)果： 檢索式：:(ysis)AND:(Teachingapplication)時間跨度:2010-2014。檢索語言=自動檢索結(jié)果：64數(shù)據(jù)庫名稱：WILEY期：檢索式：ysisinAllFieldsANDTeachingapplicationinAllFieldsbetween，years2010and2014 (0)會議 科技成果 檢索式 四、檢索結(jié)果（相關(guān)度高的20篇對各數(shù)據(jù)庫的檢索結(jié)果進(jìn)行去重分析后，選出2種，14篇3篇，會議0篇，專利文獻(xiàn)1篇……。題名：基于內(nèi)容的檢索系統(tǒng)研究日期：2003年掩碼模板”和“三灰度匹配”的算法。本系統(tǒng)以Window2000professional為操作平臺采用VisualStudioC++6.0為工具開發(fā)出"NBA籃球比賽檢索系統(tǒng)”(簡稱NBVRS)。該系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計，層次分明，刊名：《：近年來,計算機(jī)應(yīng)用在各種行業(yè)迅速普及,許多領(lǐng)域都建立了各自的數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)量日益增加,并將一部分可公開的信息在網(wǎng)上發(fā)布;網(wǎng)上的各類多數(shù)據(jù)更是性地增長,迅速發(fā)展為包括文字、圖像、聲音各種類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫。面對這樣龐大的數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)挖掘必不可少,尤其是針對多,系統(tǒng),對于圖像等數(shù)據(jù)也是在圖像描述的基礎(chǔ)上建立標(biāo)引和標(biāo)識(如關(guān)鍵字標(biāo)題等),這樣的標(biāo)引隨意性較大,,()標(biāo)引和標(biāo)識,檢索時計算特征的相似性并采用查詢求精的方法,查詢結(jié)果質(zhì)量較高。本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘理論,尤其是網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘與多數(shù)據(jù)庫,并對此基于內(nèi)容的檢索系統(tǒng),分析了其中的多目標(biāo)模型,查詢樹,查詢求精等模型。對此系統(tǒng)進(jìn)行查準(zhǔn)率與查全率試驗,對不同長度、不同類型的文檔進(jìn)行檢索,得出了較為理想的結(jié)果。最后,又試驗證明了查詢求精的必要性。和檢索三個主要問題進(jìn)行了深入的探討研究.對各個領(lǐng)域的研究算法學(xué)科形成了一個全新的研究領(lǐng)域，即基于內(nèi)容的分析與檢索技術(shù)(Content-BasedysisandRetrieval,CBVAR)。CBVAR是指在分析據(jù)庫中檢索出相關(guān)的流。中的內(nèi)容包括的結(jié)構(gòu)信息、低層次的視三種信息有機(jī)的綜合起來，形成通用的分析與檢索模型，目前仍然是該領(lǐng)域一個極富性的課題。本文正是在結(jié)合MPEG-7標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，針對通用分析檢索模型研究的有益嘗試。其主要研究內(nèi)容和工作包括：a)在分析視MPEG-7標(biāo)準(zhǔn)兼容的通數(shù)據(jù)模型。該模型描繪了從幀、鏡頭、場景到故事單元的結(jié)構(gòu)化層次，并引入b)介紹了幾種典型的鏡頭變換的原理及對應(yīng)的檢測方法，然后著重分析并法，用來同時檢測突變和漸變，進(jìn)而還給出了一種簡單有效的從鏡頭中提取關(guān)DC，c)提出了一種時-空融合的鏡頭相似性判斷規(guī)則用于將鏡頭聚類為場景同時，還給出了通過模糊聚類實現(xiàn)場景中關(guān)鍵幀自動提取的方法。進(jìn)而了由場景中一組鏡頭的關(guān)鍵幀的質(zhì)心表示場景關(guān)鍵幀，即場景質(zhì)心的方法，從而為抽取，的數(shù)據(jù)單元做出了大膽的嘗試；d)從給定樣出發(fā)，分別了作者：演，態(tài)特征提取以及聚類等.對基于內(nèi)容分析中的進(jìn)行了深入的進(jìn)一步研究的問題。作者：高贊：《郵電大學(xué)、地對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行組織、表達(dá)和管理，以便人們快速地瀏覽和檢索，速的變化和需求，因此基于內(nèi)容的檢索(CBVR)應(yīng)運(yùn)而生，相關(guān)的研究迅速、題名：Anintegratedsystemforcontent-basedretrievaland作者：HJZhang，JWu，DZhong，SW：《PatternRecognition：Thisprpresentsanintegratedsystemsolutionforcomputerassistedparsingandcontent-basedretrievalandbrowsing.Theeffectivenessofthissolutionliesinitsuseofcontentinformationderivedfromaparsingprocess,beingdrivenbyvisualfeatureysis.Thatis,parsingwilltemporallysegmentand asource,basedonlow-levelimageyses;thenretrievalandbrowsingofwillbebasedonkey-frame,temporalandmotionfeaturesofshots.Theseprocessesandasetoftoolstofacilitatecontent-basedretrievalandbrowsingusingthefeaturedatasetarepresentedindetailasfunctionsofanintegratedsystem.題名：Exploringstructurethe作者：YRui，TSHuang，S：InProcofIEEEConfMultimediaComputing&Sys...,1998:237-：Whileexistingshot-basedysisapproachesprovideuserswithbetteraccesstothethantherawdatastreamdoes,theyarestillnotsufficientformeaningfulbrowsingandretrieval,since:(1)theshotsinalongarestilltoomanytobepresentedtotheuser;(2)shotsdonotcapturetheunderlyingsemanticstructureofthe,basedonwhichtheusermaywishtobrowse/retrievethe.Toexplorestructureatasemanticlevel,thisprpresentsaneffectiveapproachforscenestructureconstruction,inwhichshotsaregroupedintosemantic-relatedscenes.Theoutputoftheproposedalgorithmprovidesathatgreatlyfacilitatesuser'saccess.Experimentsbasedonreal-worldmoviesvalidatetheeffectivenessoftheproposedapproach.譯雖然現(xiàn)有的基于鏡頭的分析方法為用戶提供更好的的原題名：DetectionofGradualSceneChangesforParsingof作者：MHSong，THKwon，WMKim，HKim，BD來源：ProceedingsofSPIETheInternationalSociety1998,3312:404-：Theautomaticparser,anecessarytoolforthedevelopmentandmaintenanceofalibrary,mustaccuraydetectscenechangessothattheresultingclipscanbeindexedinsomefashionandstoredinadatabase.Withthecurrentexistingalgorithms,abruptscenechangesaredetectedfairlywell;however,gradualscenechanges,includingfade-ins,fade-outs,anddissolves,oftenmissed.Inthispr,weproposeanewgradualscenechangedetectionalgorithm.Inparticular,wefocusonfade-ins,fade-outs,anddissolves.Theproposedalgorithmisbasedonthechromaticeditmodel.Theeditmodelindicatesthat,forsequenceswithoutmotion,thesecondpartialderivativewithrespecttotimeiszeroduringfade-ins,fade-outs,anddissolves.However,itisalsozeroforstaticscenes.Thus,theproposedalgorithmcomputesthe(todisregardstaticscenes)andsecondpartialderivatives,andifthenormofthesecondderivativeis'small'relativetothenormofthederivative,thealgorithmdeclaresagradualscenechange.Theefficacyofouralgorithmisdemonstratedusinganumberofclipsandsomeperformancecomparisonsaremadewithotherexistingapproaches.譯：自動分析器，一個必要的工具，用于開發(fā)和的?；A(chǔ)上的彩編輯模型編輯模型表明，在沒有運(yùn)動的情況下，二階偏。10題名：ANewTechniqueforShotDetectionandKeyFramesSelectioninHistogramSpace來源：《WorkshoponImageProcessing&ImageUnderstan..., Astreamconsistsofanumberofshotseachofwhichhastheboundaryproperty,suchascut,fade,dissolve,wipe,etc.Theshotboundarysuchlikecutisdetectedeasilythroughanypreviousworks.However,theswithmorethantwotypesofshotandthelargemotionofcameraorobjectshavedifficultiesinextractingtheboundarybetweentheadjacentshots.Falsealarmsincreasedinsuchashotwithcameraandobjectmovements.Thisprproposestheshotdetectionalgorithmwhichaccentuateseditconstancyeffectswhilesuppressingmotioneffectsusinglossfilteringinhistogramspace.Editconstancyeffectsaredefinedasshsofcutorfade/dissolveinlossfilteredframedifferencessignal.Andthispralsopresentstheshotrepresentationmethodselectingkeyframeseffectivelybasedoncontentswithinashot.1.IntroductionAshotisdefinedastheconsecutiveframesfromthestarttoofrecordinginacamera.譯：一種流由若干個鏡頭組成，其中有邊界屬性，如剪切、褪色，而中有2種類型的鏡頭和大的運(yùn)動的相機(jī)或?qū)ο笥?，提取相鄰鏡頭之間的邊界。在這樣一個鏡頭和物體運(yùn)動的鏡頭中增加了假警報。本文，題名：ParallelParsingofMPEG作者：SMBhandarkar，SR來源：InternationalConferenceonParallelProcessing,2001:444-：parsingreferstothedetectionandclassificationofabruptandgradualscenechangesinastreamandconstitutesanimportantpreProcessing(ICPP'01)stepinapplicationsthattreatstreamsassourcesofinformation.ParallelProcessing(ICPP'01)isproposedasameansofdealingwiththehighcomputationaldemandsofparsing.Parallelversionsoftwoalgorithmsthatdetectscenetransitionsincompressedstreamsareproposed.Threegranularitiesofparallelismareinvestigated;GroupofPictures(GOP),frameandslice.showthattheGOP-levelimplementation,whichrepresentsthecoarsestgranularityoftaskanddata position,alwaysperformsthebest.Thesliceandframelevelsofgranularitytakethesecondandthirdplacerespectively.ThespeedupisshowntobealmostlinearinthecaseoftheGOPlevelofgranularity,whereasthesynchronizationoverheadsareseentobehighfortheframeandslicelevelsofgranularity.譯分析是指和突變與流中的漸進(jìn)場景變化檢測和分類是一個重）的預(yù)處理（組01）在處理流的應(yīng)用程序的信息來源的步驟。并行處理（ICPP01分析處理的高計算需求的一種。在壓縮流中檢測到場景架和層。結(jié)果表明，GOP級實現(xiàn)，粒度最粗的任務(wù)和數(shù)據(jù)分解，總是表現(xiàn)最好GOP的粒度級別的情況下幾乎）題名：ComparisonofShotBoundaryDetection來源：《JournalofElectronicImaging》,1996,2670(2):122-：Manyalgorithmshavebeenproposedfordetectingshotboundariesandclassifyingshotandshottransitiontypes.Fewpublishedstudiescompareavailablealgorithms,andthosethatdohavelookedatlimitedrangeoftestmaterial.Thisprpresentsacomparisonofseveralshotboundarydetectionandclassificationtechniquesandtheirvariationsincludinghistograms,discretecosinetransform,motionvector,andblockmatchingmethods.Theperformanceandeaseselectinggoodthresholdsforthesealgorithmsareevaluatedbasedonawidevarietyofsequenceswithagoodmixoftransitiontypes.Thresholdselectionrequiresatrade-offbetweenrecallandprecisionthatmustbeguidedbytheapplication.13題名：Content-BasedAccesstoAlgebraic來源：《Int.conf.onMultimediaComputing&SystemsIEEE》1994:140--：Algebraicusesasetofbasicoperationsonsegmentstocreateadesiredstream.Thealgebraconsistsofoperationsforcombiningsegments,temporallyanizingsegmentsandattachingattributestosegments.streamsofinterestcanbediscoveredwithqueriesthatdescribedesiredattributes.Unlikepreviousapproaches,algebraicpermitsexpressionstobenestedinarbitrarilydeephierarchies.Italsopermitssegmentstoinheritattributesbycontext.Experiencewithaprototypealgebraicsystemsuggeststhatalgebraiccanbeusedtocreatenewstreamsfromexistinglibrarieswithquerybaseddiscoveryandalgebraiccombinationofsegmentsofinterest.Keywords:Algebraic,Algebra,Content-basedRetrieval,IndexingandSearching,Databases.。代數(shù)由結(jié)合段，時間組織段和附加屬性的段的操作流的。。從現(xiàn)有的庫，基于查詢的發(fā)現(xiàn)和代數(shù)組合的感的片段：代。題名：DatabasesforInformation來源：ConferenceonIs&t/spieSymposiumonElectronic...,1995:268--：ThisprdescribestheSTARexperimentaldatabasesystemthatisbeingdesignedtosupportapplicationsinsharingandreusingdataandmeta-data.STARprovidesfourdifferentrepositories:formediafiles,virtuals,structures,andannotations/userindexes.Italsoprovidesagenericdatamodelrelatingdatainthedifferentrepositoriestoeachother,anditoffersapowerfulapplicationinterface.STARconceptshavebeenevaluatedbydeveloanumberofexperimentaltools,suchasaplayer,aannotator,aauthoringtool,astructureandcontentsbrowser,andaquerytool.題名：Content-basedaccesstoobjects:TemporalSegmentation,visualsummarization,andfeatureextraction來源：《SignalProcessing》1998,：Theclassicalapproachtocontent-basedaccesshasbeen'frame-based',consistingofshotboundarydetection,followedbyselectionofkeyframesthatcharacterizethevisualcontentofeachshot,andthenclusteringofthecamerashotstoformstoryunits.However,inanobject-basedmultimediaenvironment,content-basedrandomaccesstoindividual esdesirablefeature.Tothiseffect,thisprintroducesan'object-based'approachtotemporalpartitioningandcontent-basedindexing,wherethebasicindexingis'lifespanofaobject',ratherthana'camerashot'ora'storyunit'.roposetorepresenteachobjectbyanadaptive2Dtriangularmesh.Amesh-basedobjecttrackingschemeisthenemployedtocomputethemotiontrajectoriesofallmeshnodepointsuntiltheobjectexitsthefieldofview.Anewsimilaritymeasurethatisbasedonmotiondiscontinuitiesandshchangesofthetrackedobjectisdefinedtodetectcontentchanges,resultingintemporallifespansegments.Asetof'keysnapshots'whichconstituteavisualsummaryofthelifespanoftheobjectisautomaticallyselected.Thesekeysnapshotsarethenusedtoanimateobjectsofinterestusingtrackedmotiontrajectoriesforamovingvisualrepresentation.Theproposedschemeprovidessuchfunctionalitiesasobject-basedsearch/browsingforinteractiveretrieval,surveillanceysis,andobject-basedcontentmanipulation/editingforstudiopostprocessinganddesktopmultimediaauthoring.。然而在一個基于對象的多環(huán)境下基于內(nèi)容的隨機(jī)各個視頻對象成為一個理想的功能為此本文介紹了一個對象的方法的時空分割和基于內(nèi)容的索引在索引的基本單位“一個對象的生命周期而不是一“鏡頭“故事單元”建議代表每個對象的自適應(yīng)二維三角網(wǎng)格一個基于網(wǎng)格的目標(biāo)方案然后計算所有網(wǎng)格節(jié)點的運(yùn)動軌跡直到該對象從而導(dǎo)致在時間上的段一“關(guān)然后用于動畫對象的使用的運(yùn)動軌跡移動的視覺表示該方案提供了這樣的功能，如基于對象的搜索/瀏覽交互式檢索、分析，和基于對象的內(nèi)容操作/編輯的后處理和桌面多創(chuàng)作。。來源：《》,2014,35(8):26-31：、檢索與挖掘是當(dāng)前計算機(jī)視 分析及知識挖掘等領(lǐng)域的：、頭檢測與關(guān)鍵幀提取,并對新的國際標(biāo)準(zhǔn)MPEG及其框架下的檢索與挖掘技，，：隨著多技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展迅速發(fā)展大的中迅速、準(zhǔn)確地獲取有用的信息，對用戶的體驗有著重要的意的熱點。文章主要針對基于內(nèi)容的檢索技術(shù)進(jìn)行分析和研究，在介紹，，：如何在海量數(shù)字信息中快速、高效地查找到自己所需要的內(nèi)容成為一個緊迫的課題.介紹一個面向服務(wù)器的基于內(nèi)容分析與檢索系統(tǒng).該系統(tǒng)通過對數(shù)字多模態(tài)特征的綜合分析,完成對的結(jié)構(gòu)化特征提取,建立多層次的和索引,為用戶提供了個性化的多層次的檢的目的是恢復(fù)對象的結(jié)構(gòu)和識別移動對象.運(yùn)動分析的過程分為三個階段:象的檢測,通過確定的運(yùn)動特性來對象,以及運(yùn)動特征的最終集成.介紹了基TT流曲線的運(yùn)動分析方法,球運(yùn)動員的投籃動作與一位普通小的投擲動作的區(qū)分。,名稱：一種基于圖像識別與匹配 搜索系,,申請人 航空航天大學(xué),

,冮一江：、端和用戶端兩部分所述服務(wù)器端包括模塊文字特征模塊：、、、、、；文字信息分析模塊預(yù)處理模塊內(nèi)容分析模塊特征提取模析處理模塊所述用戶端包括用戶搜索信息上傳模塊搜索結(jié)果展示模塊、通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)資源或使用合作現(xiàn)有的資源將所獲得的文字描論信息送往文字特征模塊文字特征、、、、； 五、文章綜基于內(nèi)容 分析及其教學(xué)應(yīng)：分析、教學(xué)應(yīng)ContentbasedysisanditsapplicationinKeywords：ysis,retrievaltechnology,teaching：Thecontentbasedysisandretrievaltechnologyhasbeenpaidmoreandmoreattentionbymanyscholarssinceitwasputforward,andhasmadegreatprogress.Thisarticlestartswiththeysisofthestructureofthe,anoverviewofthecontentbasedysisofthethreestagesofdevelopmentanditskeytechnologyanditsapplicationstatusathomeandaresummarized,atofthispr,andtheprospectofitsapplicationinthefieldofteaching.引國內(nèi)研究現(xiàn)Tv-FI(TsinghuaFind i是由中國計算技術(shù)數(shù)字化技術(shù)研究室開發(fā)的檢索系統(tǒng)，是一套基于J2EE平臺的具有分析、內(nèi)容管理、基于Web檢索和瀏覽wser是由國防科技大學(xué)教授和教授主持的研究組所開發(fā)的原型系統(tǒng)該研究組的研究工作主要集中在的結(jié)構(gòu)分析方面他們對頭以及多和系統(tǒng)工程系研究開發(fā)了瀏覽檢索系統(tǒng)伽和多信息查詢和檢索系統(tǒng)浙江大學(xué)和越挺教授研究組主要針對檢索和相似度衡量等問題進(jìn)行的研究提出基于鏡頭質(zhì)心特征向量的相似度衡量方法從而提供了一種從圖像序列特方面來進(jìn)行檢索的方法。另外，該研究組還試圖從流中的閉路(Closed-Caption)中提取信息來進(jìn)行檢索。高文教授主持的研究組主要進(jìn)行在復(fù)雜背景下的人臉檢測與系(EigenSubface)測(利用一種灰度分布的人臉模板)，并在此基礎(chǔ)上收集有效的反例樣本集(臉樣本集)，來提高識別的精度。目前該研究組正在進(jìn)行綜合音頻特征和圖像序列特征的唇讀(Lip-reading/Speech-reading)研究。Ifind信息檢索系統(tǒng)是微軟亞洲的博士所帶領(lǐng)的小組研制出國外研究現(xiàn) R-treeInformedia數(shù)字庫工程是大學(xué)(CMU)關(guān)于數(shù)字驅(qū)。該系統(tǒng)率先將數(shù)字音頻處理技術(shù)和文本處理技術(shù)運(yùn)用到基于內(nèi)容分析并用于面象的基于內(nèi)容的查詢。目前Q支持著一個巨大的數(shù)據(jù)庫，同時，Q又是一個面向Web的搜索系統(tǒng)圖像/查詢系統(tǒng)，它們是由哥倫比亞大學(xué)開發(fā)的。visualSEEK/WebSEEK的主 JAKOB是意大利Plerm大學(xué)開發(fā)的數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)該系統(tǒng)通過鏡頭提該課題待解決的問題（存在的不足4