項目介紹：隨著視頻類型的增加和數據量的日益龐大，如何有效地組織和管理這些數據，使人們能夠方便地從大量視頻數據中找到自己感興趣的相關視頻片段已成為一種迫切的需求，而能夠滿足這一需求的技術便是目前人們普遍關注的基于內容的視頻檢索技術（CBVR, Content-Based Video Retrieval）。CBVR相對于傳統的檢索系統而言有很大的不同。一方面，CBVR中檢索的對象不再是視頻數據本身，而是從視頻數據中提取出的“內容”描述數據；另一方面，檢索的方式也更加多樣化，可以像文本檢索系統一樣，通過語義文本進行檢索，也可以通過選定的樣例（一段視頻、一段音頻、一幅圖像等等）進行檢索，甚至還可以通過包含視頻描述數據的文件進行檢索。基于內容的視頻搜索引擎可以大幅提高視頻檢索的效率和準確性，對于視頻的共享和有效利用具有重要的推動作用。不僅具有重要的理論研究意義，而且具有廣闊的應用前景，可以帶動視頻搜索這一新興的產業的發展。

　　本項目的研究內容主要包括：視頻描述數據的提取、組織與管理；度量空間視頻檢索模型；支持多特征檢索的高效高維索引結構以及相應的生成算法；針對多特征索引結構的檢索算法；通用的視頻數據組織模型以及相應的結構單元提取算法；視頻結構單元的相似度距離模型；視頻高層語義內容的提取與識別。

　　本項目研究團隊已經在以下技術問題上獲得突破：視頻描述特征的在線提取、組織和管理；多特征視頻索引結構與檢索算法；視頻情感語義內容的提取與識別；已經于2010年6月完成基于內容的足球視頻搜索引擎的開發工作，目前正在進行在線測試。

　　相關研究成果已經申請專利和軟件著作權，部分技術達到國際先進水平和國內領先水平。

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OpenVG:

http://www.khronos.org/openvg/

轉載于:https://www.cnblogs.com/kylegui/p/3812939.html

總結

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