視頻摘要檢索演算法
❶ 基於內容檢索與模式識別，圖像理解等技術的主要區別在哪些地方
內容檢索比較多的是用來搜索引擎方面，現在也很多的用來視頻檢索方面，視頻檢索更多的集中在視頻摘要等
模式識別是一門技術或理論，用在經濟，工程等領域，比如數據挖掘，機器學習等
圖像理解是在圖像處理的基礎上，結合機器模式識別等演算法，達到物體跟蹤，場景識別等等的功能，這個是融合了圖像處理和機器學習等方面的技術理論的方向；現在也有很多公司做這個的，比如做車牌識別，字元識別等
❷ 國內哪些單位是有自主視頻摘要演算法的
久凌的技術確實不錯，值得贊！
❸ 有人寫assignment的時候用過圖片摘要和視頻摘要嗎
圖片摘要是指用視覺方式精確呈現論文中的主要發現，用特殊的設計為讀者總結論文中的主要內容。
視頻摘要是繼圖片摘要之後衍生的姊妹篇，說白了就是用來激起讀者對文章的興趣的簡短視頻簡介。視頻摘要通常用3-5分鍾介紹研究，提供簡短的背景介紹，使用的基本方法，並總結主要的研究發現。
如果你的老師允許的話你就可以用咯，答案由HotEssay貢獻，望採納~
❹ 視頻摘要、視頻檢索、視頻偵查、圖征系統有哪些優點
視頻偵查包括視頻摘要，視頻檢索等技術。
視頻偵查是套大的系統，主要是結合一線刑偵人員的辦案特點，對視頻案件進行管理，分類。對視頻進行分析檢索。
❺ 飛想BriefCam視頻摘要是如何用幾分鍾瀏覽數小時的內容
當事件發生後，准確而快速地找到所需監控工來完成，浪費了檢索人的大量精力。治安管理者迫切需要一種能夠快速查找視頻信息的方式，加快辦案速度。在基於內容的視頻檢索技術、存儲技術以及智能分析技術共同提升的環境下，海量視頻檢索離安防漸行漸近。
視頻摘要是BriefCam的重大創新，視頻摘要是一項其所擁有的圖像快速處理技術，可以將原始長度的視頻創建成一個摘要。摘要能夠將發生在不同時間的多個對象和活動同時呈現。
飛想BriefCam視頻頻摘要可以使您能夠快速查看和索引錄制的視頻片段 – 通過索引指向原始視頻源：實時在線視頻和離線存檔的視頻錄像 – 對現場事件追蹤、取證和發現證據。飛想BriefCam視頻摘要技術將一段長時間的視頻通過很短的時間展現出來，同時還保留了原始視頻中的所有必要的活動。該摘要充當完整視頻的索引，並執行以下三個階段。在攝取階段，DVR/NVR中錄制的視頻被在線地分析並分離背景（所有的靜態、非移動的對象）和前景（移動對象），萃取移動對象。所萃取的移動對象的描述被添入資料庫。在摘要階段，用戶指定所關注的時間段（例如：最近的24小時），所有指定期間中相關的對象和背景被從資料庫中取出。這些對象和背景產生一個非常短的摘要。該摘要視頻可能非常短暫（幾分鍾摘要一整天），這是由於對象出現的時間被移動，許多不同時間出現對象同時展現出來。在索引階段，用戶選擇某個關注的對象。該對象指向原始視頻，按照其錄制的顯示。
❻ 視頻摘要做的比較成熟的公司有哪些
這個問題提的比較廣泛，具體點
❼ 視頻摘要是什麼、有人知道沒
視頻摘要，又叫視頻濃縮摘要、視頻壓縮或者視頻濃縮。
基於對象的視頻摘要。將背景和活動目標分離出來，然後將目標回貼（或者稱之為疊加）到背景上，通過空間換時間，不同時間的目標出現在同一畫面中，通過點擊目標，回溯到原始視頻。這是目前最先進的視頻摘要技術。
基於對象的視頻摘要本質上也是一種視頻檢索或者視頻搜索，因為濃縮視頻實際上是對原始視頻的一種索引，就像文件目錄基於文件內容一樣。這個代表了未來的發展方向，視頻偵查的核心。
當然，視頻摘要在提高人們看視頻效率的同時，也帶來了遺漏目標的風險，是否有目標遺漏成了這項技術能否適用的核心。
幫助用戶更有效地瀏覽監控視頻，在短短幾分鍾內用戶可查看到需要的任何運動事件它可以將24小時內發生的所有事件以濃縮短片的形式，在短短幾分鍾內完整顯示出來。視頻摘要可同時呈現不同時間發生的多個對象與事件，點擊片段的任意對象或事件便可顯示整個視頻，以進行針對性的查看。
❽ Web搜索的目錄
第1章 導論
1.1 Web搜索的定義
1.2 Web搜索的發展背景
1.3 Web搜索的挑戰性
1.4 Web搜索的科學價值
1.5 Web搜索的研究狀況
1.6 本書的內容
第2章 文本檢索
2.1 引言
2.2 Web信息採集
2.2.1 Crawler的基本原理
2.2.2 Crawler的工作效率
2.2.3 Crawler的難題
2.3 文本的保存與索引
2.3.1 預處理
2.3.2 文本的保存
2.3.3 文本的索引
2.3.4 索引詞的選取
2.4 檢索模型
2.4.1 Boolean模型
2.4.2 VSM
2.4.3 概率模型
2.5 網頁排序
2.6 查詢重構
2.6.1 用戶相關反饋
2.6.2 自動局部分析
2.6.3 自動全局分析
2.7 文本聚類
2.7.1 區分法
2.7.2 生成法
2.8 文本分類
2.8.1 K-NN分類器
2.8.2 Bayes分類器
2.8.3 最大熵分類器
2.8.4 區分式分類器
2.9 特徵選擇
2.9.1 包含演算法
2.9.2 排除演算法
2.1 0特徵變換
2.1 0.1 自組織映射
2.1 0.2 潛語義標號
小結
習題
第3章 圖像檢索
3.1 引言
3.2 圖像檢索的發展過程
3.3 文本自動標注
3.3.1 基於二維多粒度隱：Markov模型的二類標注
3.3.2 有監督的多類標注SMI
3.4 物體識別
3.4.1 星群模型
3.4.2 異構星狀模型
3.5 文字識別
3.5.1 引言
3.5.2 離線文字識別系統
3.5.3 非線性歸一化
3.5.4 餘弦整形變換
3.5.5 方向線素特徵抽取
3.5.6 漸進式計算的馬氏距離分類器
3.5.7 基於模具的文字切分
3.6 人臉檢測與識別
3.6.1 Adaboost人臉檢測演算法
3.6.2 常見的人臉識別演算法
3.6.3 非限定性人臉識別演算法
3.7 視頻檢索
3.7.1 概述
3.7.2 鏡頭切分
3.7.3 視頻摘要
小結
習題
第4章 音頻檢索
4.1 引言
4.2 聲學特徵抽取
4.2.1 時域特徵抽取
4.2.2 頻域特徵抽取
4.3 HMM模型
4.3.1 基本概念與原理
4.3.2 3個基本問題及其經典演算法.
4.4 連續語音識別系統
4.4.1 基於HMM的語音識別統一框架
4.4.2 聲學模型
4.4.3 語言模型
4.4.4 解碼器
4.5 語音關鍵詞發現技術
4.5.1 基於垃圾模型的關鍵詞發現
4.5.2 語音關鍵詞發現中的核心問題
4.5.3 一個側重確認的語音關鍵詞發現系統
4.6 語音詞彙檢測技術
4.6.1 混淆網路
4.6.2 一個基於音節混淆網路的STD系統
4.7 非語音音頻檢索
4.7.1 概述
4.7.2 聲學模型
4.7.3 語義模型
4.7.4 聲學空間與語義空間的聯系
4.8 音樂檢索
4.8.1 概述
4.8.2 哼唱檢索
4.8.3 基於語義描述的音樂標注及檢索
小結
習題
第5章 信息過濾
5.1 引言
5.2 基本方法
5.2.1 基於Bayes分類器的過濾
5.2.2 基於向量距離分類器的過濾
5.2.3 基於k近鄰分類器的過濾
5.2.4 基於SVM的過濾
5.2.5 系統性能評價
5.3 模型學習
5.3.1 生成式與區分式學習
5.3.2 降維變換
5.3.3 半監督學習
5.3.4 演進式學習
5.4 垃圾郵件及垃圾簡訊過濾
5.4.1 垃圾郵件過濾系統
5.4.2 垃圾簡訊的過濾
5.5 話題檢測與跟蹤系統
5.5.1 報道分割
5.5.2 事件檢測
5.5.3 事件跟蹤
小結
習題
第6章 信息推薦
6.1 引言
6.2 關聯規則挖掘的基本演算法
6.2.1 基本定義
6.2.2 Apfiofi關聯規則挖掘演算法
6.2.3 基於FPT的演算法
6.3 可信關聯規則及其挖掘演算法
6.3.1 相關定義
6.3.2 用鄰接矩陣求2項可信集
6.3.3 由k項可信集生成(k+1)項可信集
6.3.4 基於極大團的可信關聯規則挖掘演算法
6.4 基於FPT的超團模式快速挖掘演算法
6.4.1 相關定義
6.4.2 基於FPT的超團模式和極大超團模式挖掘
6.5 協同過濾推薦的基本演算法
6.6 基於局部偏好的協同過濾推薦演算法
6.7 基於個性化主動學習的協同過濾
6.8 面向排序的協同過濾
小結
習題
第7章 發展前沿
7.1 內網檢索及對象檢索
7.2 基於文檔的專家檢索
7.2.1 基於文檔的專家表示
7.2.2 基於文檔的專家檢索
7.3 對象檢索及信息抽取
7.3.1 對象檢索的基本概念
7.3.2 信息抽取
7.4 基於Web的對象檢索
7.5 博客檢索
7.6 TREC中的博客觀點檢索
7.7 文本情感分析
7.7.1 文本情感分析中的特徵抽取
7.7.2 情感分類模型
小結
習題
參考文獻
❾ 闡述對視頻圖像偵查技術知識體系的理解
視頻圖像偵查技術體系主要包括幾個方面：
視頻摘要技術，將視頻濃縮為幾分鍾的短視頻查看；
視頻檢索技術，通過識別人、車、物等目標，實現高效檢索；
車輛大數據分析檢索技術，通過識別車輛的全特徵信息，實現海量車輛數據的快速分析檢索；
視頻圖像增強技術，對視頻圖像看不清晰的地方進行專業增強處理，解決查看難題。
業界北京明景、中科院自動化所、海康等都在做這方面的產品，可以去詳細調研學習一下，加深對技術體系的理解。