视频摘要检索算法
❶ 基于内容检索与模式识别，图像理解等技术的主要区别在哪些地方
内容检索比较多的是用来搜索引擎方面，现在也很多的用来视频检索方面，视频检索更多的集中在视频摘要等
模式识别是一门技术或理论，用在经济，工程等领域，比如数据挖掘，机器学习等
图像理解是在图像处理的基础上，结合机器模式识别等算法，达到物体跟踪，场景识别等等的功能，这个是融合了图像处理和机器学习等方面的技术理论的方向；现在也有很多公司做这个的，比如做车牌识别，字符识别等
❷ 国内哪些单位是有自主视频摘要算法的
久凌的技术确实不错，值得赞！
❸ 有人写assignment的时候用过图片摘要和视频摘要吗
图片摘要是指用视觉方式精确呈现论文中的主要发现，用特殊的设计为读者总结论文中的主要内容。
视频摘要是继图片摘要之后衍生的姊妹篇，说白了就是用来激起读者对文章的兴趣的简短视频简介。视频摘要通常用3-5分钟介绍研究，提供简短的背景介绍，使用的基本方法，并总结主要的研究发现。
如果你的老师允许的话你就可以用咯，答案由HotEssay贡献，望采纳~
❹ 视频摘要、视频检索、视频侦查、图征系统有哪些优点
视频侦查包括视频摘要，视频检索等技术。
视频侦查是套大的系统，主要是结合一线刑侦人员的办案特点，对视频案件进行管理，分类。对视频进行分析检索。
❺ 飞想BriefCam视频摘要是如何用几分钟浏览数小时的内容
当事件发生后，准确而快速地找到所需监控工来完成，浪费了检索人的大量精力。治安管理者迫切需要一种能够快速查找视频信息的方式，加快办案速度。在基于内容的视频检索技术、存储技术以及智能分析技术共同提升的环境下，海量视频检索离安防渐行渐近。
视频摘要是BriefCam的重大创新，视频摘要是一项其所拥有的图像快速处理技术，可以将原始长度的视频创建成一个摘要。摘要能够将发生在不同时间的多个对象和活动同时呈现。
飞想BriefCam视频频摘要可以使您能够快速查看和索引录制的视频片段 – 通过索引指向原始视频源：实时在线视频和离线存档的视频录像 – 对现场事件追踪、取证和发现证据。飞想BriefCam视频摘要技术将一段长时间的视频通过很短的时间展现出来，同时还保留了原始视频中的所有必要的活动。该摘要充当完整视频的索引，并执行以下三个阶段。在摄取阶段，DVR/NVR中录制的视频被在线地分析并分离背景（所有的静态、非移动的对象）和前景（移动对象），萃取移动对象。所萃取的移动对象的描述被添入数据库。在摘要阶段，用户指定所关注的时间段（例如：最近的24小时），所有指定期间中相关的对象和背景被从数据库中取出。这些对象和背景产生一个非常短的摘要。该摘要视频可能非常短暂（几分钟摘要一整天），这是由于对象出现的时间被移动，许多不同时间出现对象同时展现出来。在索引阶段，用户选择某个关注的对象。该对象指向原始视频，按照其录制的显示。
❻ 视频摘要做的比较成熟的公司有哪些
这个问题提的比较广泛，具体点
❼ 视频摘要是什么、有人知道没
视频摘要，又叫视频浓缩摘要、视频压缩或者视频浓缩。
基于对象的视频摘要。将背景和活动目标分离出来，然后将目标回贴（或者称之为叠加）到背景上，通过空间换时间，不同时间的目标出现在同一画面中，通过点击目标，回溯到原始视频。这是目前最先进的视频摘要技术。
基于对象的视频摘要本质上也是一种视频检索或者视频搜索，因为浓缩视频实际上是对原始视频的一种索引，就像文件目录基于文件内容一样。这个代表了未来的发展方向，视频侦查的核心。
当然，视频摘要在提高人们看视频效率的同时，也带来了遗漏目标的风险，是否有目标遗漏成了这项技术能否适用的核心。
帮助用户更有效地浏览监控视频，在短短几分钟内用户可查看到需要的任何运动事件它可以将24小时内发生的所有事件以浓缩短片的形式，在短短几分钟内完整显示出来。视频摘要可同时呈现不同时间发生的多个对象与事件，点击片段的任意对象或事件便可显示整个视频，以进行针对性的查看。
❽ Web搜索的目录
第1章 导论
1.1 Web搜索的定义
1.2 Web搜索的发展背景
1.3 Web搜索的挑战性
1.4 Web搜索的科学价值
1.5 Web搜索的研究状况
1.6 本书的内容
第2章 文本检索
2.1 引言
2.2 Web信息采集
2.2.1 Crawler的基本原理
2.2.2 Crawler的工作效率
2.2.3 Crawler的难题
2.3 文本的保存与索引
2.3.1 预处理
2.3.2 文本的保存
2.3.3 文本的索引
2.3.4 索引词的选取
2.4 检索模型
2.4.1 Boolean模型
2.4.2 VSM
2.4.3 概率模型
2.5 网页排序
2.6 查询重构
2.6.1 用户相关反馈
2.6.2 自动局部分析
2.6.3 自动全局分析
2.7 文本聚类
2.7.1 区分法
2.7.2 生成法
2.8 文本分类
2.8.1 K-NN分类器
2.8.2 Bayes分类器
2.8.3 最大熵分类器
2.8.4 区分式分类器
2.9 特征选择
2.9.1 包含算法
2.9.2 排除算法
2.1 0特征变换
2.1 0.1 自组织映射
2.1 0.2 潜语义标号
小结
习题
第3章 图像检索
3.1 引言
3.2 图像检索的发展过程
3.3 文本自动标注
3.3.1 基于二维多粒度隐：Markov模型的二类标注
3.3.2 有监督的多类标注SMI
3.4 物体识别
3.4.1 星群模型
3.4.2 异构星状模型
3.5 文字识别
3.5.1 引言
3.5.2 离线文字识别系统
3.5.3 非线性归一化
3.5.4 余弦整形变换
3.5.5 方向线素特征抽取
3.5.6 渐进式计算的马氏距离分类器
3.5.7 基于模具的文字切分
3.6 人脸检测与识别
3.6.1 Adaboost人脸检测算法
3.6.2 常见的人脸识别算法
3.6.3 非限定性人脸识别算法
3.7 视频检索
3.7.1 概述
3.7.2 镜头切分
3.7.3 视频摘要
小结
习题
第4章 音频检索
4.1 引言
4.2 声学特征抽取
4.2.1 时域特征抽取
4.2.2 频域特征抽取
4.3 HMM模型
4.3.1 基本概念与原理
4.3.2 3个基本问题及其经典算法.
4.4 连续语音识别系统
4.4.1 基于HMM的语音识别统一框架
4.4.2 声学模型
4.4.3 语言模型
4.4.4 解码器
4.5 语音关键词发现技术
4.5.1 基于垃圾模型的关键词发现
4.5.2 语音关键词发现中的核心问题
4.5.3 一个侧重确认的语音关键词发现系统
4.6 语音词汇检测技术
4.6.1 混淆网络
4.6.2 一个基于音节混淆网络的STD系统
4.7 非语音音频检索
4.7.1 概述
4.7.2 声学模型
4.7.3 语义模型
4.7.4 声学空间与语义空间的联系
4.8 音乐检索
4.8.1 概述
4.8.2 哼唱检索
4.8.3 基于语义描述的音乐标注及检索
小结
习题
第5章 信息过滤
5.1 引言
5.2 基本方法
5.2.1 基于Bayes分类器的过滤
5.2.2 基于向量距离分类器的过滤
5.2.3 基于k近邻分类器的过滤
5.2.4 基于SVM的过滤
5.2.5 系统性能评价
5.3 模型学习
5.3.1 生成式与区分式学习
5.3.2 降维变换
5.3.3 半监督学习
5.3.4 演进式学习
5.4 垃圾邮件及垃圾短信过滤
5.4.1 垃圾邮件过滤系统
5.4.2 垃圾短信的过滤
5.5 话题检测与跟踪系统
5.5.1 报道分割
5.5.2 事件检测
5.5.3 事件跟踪
小结
习题
第6章 信息推荐
6.1 引言
6.2 关联规则挖掘的基本算法
6.2.1 基本定义
6.2.2 Apfiofi关联规则挖掘算法
6.2.3 基于FPT的算法
6.3 可信关联规则及其挖掘算法
6.3.1 相关定义
6.3.2 用邻接矩阵求2项可信集
6.3.3 由k项可信集生成(k+1)项可信集
6.3.4 基于极大团的可信关联规则挖掘算法
6.4 基于FPT的超团模式快速挖掘算法
6.4.1 相关定义
6.4.2 基于FPT的超团模式和极大超团模式挖掘
6.5 协同过滤推荐的基本算法
6.6 基于局部偏好的协同过滤推荐算法
6.7 基于个性化主动学习的协同过滤
6.8 面向排序的协同过滤
小结
习题
第7章 发展前沿
7.1 内网检索及对象检索
7.2 基于文档的专家检索
7.2.1 基于文档的专家表示
7.2.2 基于文档的专家检索
7.3 对象检索及信息抽取
7.3.1 对象检索的基本概念
7.3.2 信息抽取
7.4 基于Web的对象检索
7.5 博客检索
7.6 TREC中的博客观点检索
7.7 文本情感分析
7.7.1 文本情感分析中的特征抽取
7.7.2 情感分类模型
小结
习题
参考文献
❾ 阐述对视频图像侦查技术知识体系的理解
视频图像侦查技术体系主要包括几个方面：
视频摘要技术，将视频浓缩为几分钟的短视频查看；
视频检索技术，通过识别人、车、物等目标，实现高效检索；
车辆大数据分析检索技术，通过识别车辆的全特征信息，实现海量车辆数据的快速分析检索；
视频图像增强技术，对视频图像看不清晰的地方进行专业增强处理，解决查看难题。
业界北京明景、中科院自动化所、海康等都在做这方面的产品，可以去详细调研学习一下，加深对技术体系的理解。