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视频特征提取与索引
发布时间: 2017-03-08      大小:  16px  14px  12px

 

对中低层视频特征数据建模, 采用的技术是传统的图像处理与视频处理技术, 提取这些特征,实现诸如“某日白天的视频”、“有物体经过的视频”,以及“从画面左边运动到右边的视频”等的査询。对.f高层语义数据建模,采用的是计算机视觉、认知科学、统计与逻辑推理、人工智能等技术,提取视频对象及相关关系,甚至产生对场景事件的摘要,实现诸如“有人经过的视频”、“有人越过安全线的视频”,以及“有交通事故发生的视频”等的检索。

视频内容分析过程中的特征提取与视频结构分析, 所依据的特征不甚相同, 用于描述不同层次视频单元内容,既包括视觉特征同时又包括语义特征 。内容特征,特别是语义特征的提取, 是一个相当复杂的问题, 当前大多停留在研究领域, 即使现在正在使用的一些技术( 如人脸识别), 都对视频的背景提出了较高的要求。

视频索引是利用视频数据来实例化视频数据模型的过程, 它与传统的数据库索引具有相当大的差异, 它不仅仅是一种索引结构, 更重要的是, 它还要提供一种抽象数据类型, 用来对视频数据的视觉和语义特征进行封装, 才能给对基于内容的视频检索提供支持。

从索引的产生方式来看, 索引可划分为人工索引、 半自动索引及自动索引 。 自动索引实现起来相对困难, 人工索引受人为主观因素的影响太大, 半自动索引首先运用计算机对那些能够自动识别的内容进行自动索引, 其余内容交给由人工索引来完成。