海量视频的内容分析与识别---姜育刚
基于内容的视频分析与检索
摘要文章简要介绍了从基于内容地视频分析与检索问题地提出到所涉及地关键 技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面地研究热点及以后要做地工作. 一、问题地提出： 互联网地出现给人类带来了很大地便利,特别是实现资源共享之后地互联网,但面对这浩如烟海地资源到底哪些是对自己有利用价值地呢？而90年代以来,多媒体技术和网络技术地突飞猛进,人们正快速地进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型地多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新地服务形式和信息交流手段,在众多地多媒体信息中最大也是最主要地一种就是视频信息,人类接受地信息约有70%来自视觉, 视频所携带地信息量远远大于语音和数据.在视频信息高度膨胀地今天,随之而来地问题就是对海量视频信息地高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量地视频信息,并从中找出自己感兴趣地内容.b5E2RGbCAP 传统地视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧地查询是借助对帧图像地编号和注释来进行地,首先给帧图像加上一个对其描述地文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像地查询就变成了基于注释地查询.这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索地需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定地抽象,特定地标签只适合特定地查询；最后文字标签是靠观察者加上去地,因此受主观因素地影响,[1].从而需要一种客观全面地视频自动检索方法,不同地观察者可能有不同地描述基于内容地视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR>应运而生.它根据视频地内容及上下文关系,对大规模视频数据库中地视频数据进行检索.提供这样一种算法:在没有人工参与地情况下,自动提取并描述视频地特征和内容.区别于传统地基于关键字地检索手段.融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术.p1EanqFDPw 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域地大量应用,基于内容地视频检索技术己经成为近年来国内外研究地热点问题研究视频数据地高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息地快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷地视频信息浏览检索系统,既具有极大地理论价值,也具有巨大地应用潜力.DXDiTa9E3d 二、解决方案： 视频标注:视频标注是通过人工地方式将某一段视频进行主观地属性标注,然后以文本地方法进行检索.视频标注技术己相当成熟,但有其固有地不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低.第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述.第三,主观性很强,没有统一地标准,不同地人对同一段视频有不同地理解,必然导致不同地标注结果.RTCrpUDGiT 视频摘要:视频摘要以自动或半自动地方式,从原视频中提取有意义地部分,
基于内容的视频分析与检索
摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键 技术以及目前研究状况，并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。 一、问题的提出： 互联网的出现给人类带来了很大的便利，特别是实现资源共享之后的互联网，但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢？而90年代以来，多媒体技术和网络技术的突飞猛进，人们正快速的进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据，出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段，在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息，人类接受的信息约有70%来自视觉，视频所携带的信息量远远大于语音和数据。在视频信息高度膨胀的今天，随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览，即人们如何快速有效地查看大量的视频信息，并从中找出自己感兴趣的内容。 传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索，具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的，首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释，然后在检索时对注释进行检索，这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。这种方法虽然简单，但不能完全满足对视频数据检索的需要，首先视频数据量很大，用手工方式添加注释工作量很大，而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定的抽象，特定的标签只适合特定的查询；最后文字标签是靠观察者加上去的，因此受主观因素的影响，不同的观察者可能有不同的描述[1]。从而需要一种客观全面的视频自动检索方法，基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval，CBVR)应运而生。它根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。区别于传统的基于关键字的检索手段。融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用，基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术，建立和完善视频信息的快速浏览检索机制，开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统，既具有极大的理论价值，也具有巨大的应用潜力。 二、解决方案： 视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注，然后以文本的方法进行检索。视频标注技术己相当成熟，但有其固有的不足，第一，要人工手动完成，工作量极大，且效率很低。第二，某些视频和感知特征很难用文字来描述。第三，主观性很强，没有统一的标准，不同的人对同一段视频有不同的理解，必然导致不同的标注结果。 视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式，从原视频中提取有意义的部分，将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。视频摘要技术也有一定的发展，同时给基于内容的视频检索提供了思路，但与真正的基于内容
新媒体环境下短视频内容的发展与创新思路探究
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/802893509.html, 新媒体环境下短视频内容的发展与创新思路探究 作者：刘俊伶 来源：《西部论丛》2019年第14期 摘要：当前我国短视频发展势头猛烈，面对在市场不断产生的新机遇与新挑战，短视频应当如何精进才能更加适应这个新媒体环境下的“更新”潮流，成为视频创作者们及其关注的问题。在这个内容大于形式的潮流中，内容创新、创作优质是吸引观看者目光的重要方式。在对短视频行业不断地整改和完善中，前期出现的内容低俗化、视频相似化等问题逐步获得了改善，为创作者提供的环境越来越好。本文就短视频的内容形式作为引线，对当前短视频的发展与创新进行浅要分析，希望为有关人员提供参考。 关键词：新媒体发展短视频内容创新 一、分析短视频内容的发展 网络上的短视频从小众到爆红，经历了一个极为快速的时期。在这一过程中，由于大众发现短视频带来的较高收益，从而使得产品数量突然激增。但是，大量的产出并不意味着是建立在质的保证基础上的。在这一爆炸式的发展阶段，出现了很多低俗、相似问题的出现，使视频行业发展很快陷入低谷。随着时间的推移和相关政策规定的出台，这些问题逐渐得到了改善，为具有初心的创作者们提供良好的环境和空间。当今，短视频的内容在前期创意和后期传播上都有了更好的发展。不仅如此，科技的发展也推动了短视频创作的 创新。 二、短视频内容在前期创意上的发展 短视频内容从同质化转换为纵深化。短视频行业的规范化发展让内容同质的问题得到了有效改善，不仅如此，在环境的影响下，视频内容的创作逐渐具有深度，更加专业化。游戏区创作者专攻游戏方面的视频;美食创作者专业传授关于美食的制作与测评;美妆创作者专注带领观众感受化妆的魅力;VLOG也有了新的专业拍摄技巧，让创作们的发挥空间更加辽阔。这种内容深度化发展的趋势，使得视频专业化模式形成，让观看者拥有更好的观看体验。同时，视频创作者们的术业有专攻也使得视频内容更加精进。 三、短视频内容在传播方面的发展
数字视频中文字分割算法的研究
万罡周洞汝崔永毅傅华胜 （武汉大学计算机信息学院，武汉<#""=!） 摘要文章对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行了分析、实验与评价，最后提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法，并给出与前面一些算法的比较。关键词文字分割阈值分裂/ 合并边缘检测 文章编号0""!6>##06（!""#）"!6"0"#6"#文献标识码? 中图分类号@A#B0 !"#$%&’"()*+,&-."(/&0 1)2"!),/)’"3".&’.’4.,."3+5.$)& 63’73’,8(&’,-#9#. :&’,%.;#<#3=()’, （C)D’:,&)+,.E F.&D G,):*H-)+H)，I G8’+J+-K):;-,L，I G8’+<#""=!） *>="-3?"：%+,8-;,8);-;，,8:))M-EE):)+,’5(.:-,8&.E,)N,;)(&)+,’,-.+，-+H5G M-+(,8:);8.5M6O’;)M’5(.:-,8&，;D5-,,-+(/ &):(-+(O’;)M’5(.:-,8&’+M,)N,G:)O’;)M’5(.:-,8&，’:)’+’5L P)M’+M)K’5G)M，,8)+，,8)’G,8.:;O:-+(’+)EE-H-)+,,)N, ;)(&)+,’,-.+’5(.:-,8&’;E.55.Q，E-:;,，’+)M()M),)H,-.+ R D:.S)H,-.+O’;)M&),8.M-;G;)M,.(),,)N,:)(-.+;，;)H.+M，,)N,:)(-.+;’:);)(&)+,)M OL ,8:);8.5M6O’;)M&),8.M$ @)%A&-$=：@)N,;)(&)+,’,-.+，@8:);8.5M，*D5-,,-+(/ &):(-+(，T M()M),)H,-.+ 文字分割的本质是图像分割（%&’()*)(&)+,’,-.+）。图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义”的区域，使其后的图像分析、识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。尽管对图像分割算法的研究已有几十年的历史，依据各种理论，至今已提出了上千种类型的分割算法，但是它们大都是针对具体问题的，目前还没有通用的分割理论和算法。下面将对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行分析、实验与评价，并提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法。有关，则所得的阈值是与坐标相关的（即动态阈值，前两种阈值对应可称为固定阈值）。 以上对阈值分割方法的分类思想是通用的。近年来，许多取阈值分割方法借用了神经网络、模糊数学、遗传算法、信息论等工具，但这些方法仍可归纳到以上三种方法类型中。 0$0阈值的灰度图像二值化 在利用单阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，且目标和背景象素在灰度值上有很大的差别。对于这类图像，它们的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合而成，可以把双峰之间的谷点作为阈值!，对图象作以下二值化处理： ’（#，$）3!0 若%（#，$）!!（! " 若%（#，$）"! 0 基于阈值的二值化算法 在基于阈值的灰度图像分割算法中，确定阈值是关键。阈值一般可写成如下形式： 对于某些新闻视频中的标题新闻、影视片名或演员表等它们的背景一般比较简单，可以采用单阈值分割方法。但是，大多数视频中的文字都有较复杂的背景，反映在其灰度直方图上 !"!1#，$，%（#，$），&（#，$）2（0）将出现多个峰谷，此时若采用单阈值的分割方法则无法将文字 其中%（#，$）是在象素点（#，$）对处的灰度值，&（#，$）是该点邻域的某种局部性质。换句话说，!在一般情况下可以是（#，$），%（#，$）和&（#，$）的函数。借助式（0），可以将阈值分割方法分成如下三类： （0）如果仅根据%（#，$）来选取阈值，所得的阈值仅与各个图像象素的本身性质相关（即全局阈值）； （!）如果阈值是根据%（#，$）和&（#，$）来选取的，所得的阈值就是与（局部）区域性质相关的（即局部阈值）。 （#）如果阈值除根据%（#，$）和&（#，$）来选取外，还与（#，$）从背景中分离出来。为此，作者尝试采用多阈值方法将所有的峰都分离出来，如果灰度图像中的文字所占的象素的灰度值相近且与图像中其他目标的灰度值不同，则必然有一个被分离出来的峰对应于图像中的文字目标。 基于局部阈值的二值化算法 0$! 基于局部阈值的方法通过定义考察点的领域，并由邻域计算模板来实现考察点灰度与邻域点的比较，较全局阈值方法有更广泛的应用。其中典型的局部比较方法有4’&)5678’.算法和9):+;)+算法等。与4’&)5678’.算法相比，9):+;)+算法的 作者简介：万罡，男，0B=U年生，湖北荆州人，硕士研究生，主要研究方向：图形图像处理及多媒体技术。周洞汝，0B#B年生，教授，博士生导师，主要研究方向：图形图象视频压缩，V%*应用技术等。
基于特征的图像匹配算法毕业设计论文(含源代码)
诚信声明 本人声明： 我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书 设计（论文）题目： 学院：专业：班级： 学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容 （1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。 （3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。 （4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．
视频分析技术的原理
视频分析技术的原理 视频分析技术通常采用背景分离（背景减除）技术来进行图像变化的检测（所有的视频分析模式，如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化）。其思路是对视频帧与基准背景图像进行比较，相同位置的像素（区域）变化则认为是变化了的区域，对这些区域进一步处理、跟踪、识别，得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息，完成目标的跟踪和行为理解之后，也就完成了图像与图像描述之间的映射关系，从而使系统进一步进行规则判定，直到触发报警。 背景减除法是目前普遍使用的运动目标检测方法，其算法本身需要大量的运算处理资源，并且仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化（海浪、云影、树叶摇动等情况）的影响。但是，针对不同的天气以及自然干扰，已经有多种附加算法（过滤器）应用来弥补这些缺陷，随着芯片能力的提升及算法改进，相信视频分析技术会进一步成熟。 视频内容分析的关键技术 前景目标的探测是视频分析技术实施的前提条件。背景减除法是目前视频分析技术中用于前景目标探测的最常见方法，其原理是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动目标（区域）的一种方法。此方法可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现，但对动态场景的变化，如光线变化情况也比较敏感。背景减除法的工作原理如图2所示，当前图像与背景图像模型做差后形成运动目标区域，即图中的小船。 动目标区域，即图中的小船。 背景模型的建立是背景减除法的关键所在。通常，视频分析算法需要一定的时间进行“背景学习”，所谓背景学习，实质上是利用时间平均图像的方法，将背景在一个时间段（如30秒钟）内的平均图像计算出来，作为该场景的背景模型。那么，“背景学习”时间结束后，系统仍然需要具有“背景维护”的能力，之前建模的背景并不是一成不变的，这样能保证系统对场景内的图像变化不那么敏感，如光线变化、影子等等，因此，开发出实用、有效的背景模型以适应动态、复杂的场景是目标探测及视频分析技术的关键。 视频分析的工作流程 视频分析实质是人工智能的一部分，是通过模仿人类的工作过程来实现的。人类通过眼睛这个“传感器”实现视频的采集、预处理、处理然后将真实图像传送给大脑，大脑并不是对所有传送过来的图像进行整体的分析处理，而是采用多
视频图像中车辆的车型识别算法研究与实现
毕业设计说明书 作者：学号： 系：信息工程系 专业：电子信息工程 题目：视频图像中车辆的车型识别 算法研究与实现 指导者： 评阅者： 2013年 6月1日
目次 1 绪论 (1) 1.1 课题的研究背景和意义 (1) 1.2 课题的研究现状 (2) 1.3 本文的基本内容和组织结构 (3) 2 车型识别系统简介 (4) 2.1 预处理 (4) 2.2 特征提取 (4) 2.3 特征匹配 (4) 3 基于灰度阈值分割法的车型识别 (6) 3.1 介绍各模块设计 (6) 3.1.1 预处理模块 (6) 3.1.2 特征提取模块 (7) 3.1.3 特征匹配模块 (7) 3.2 运行结果 (8) 3.3 结果分析 (11) 4 基于图像背景差值法的车型识别 (13) 4.1 介绍各模块设计 (13) 4.1.1 预处理模块 (13) 4.1.2 特征提取模块 (14) 4.1.3 特征匹配模块 (14) 4.2 运行结果 (15) 4.3 结果分析 (29) 4.4 结果对比 (30) 结论 (32) 参考文献 (34) 致谢 (35)
1 绪论 车型识别的目的是对待识别车辆进行车型的判别（该课题将车型分为轿车、货车、客车三类），它是通过分析比较待识别车辆侧面视觉特征信息实现的，主要借助于计算机技术的应用，车型识别技术是一种轮廓特征识别技术，是用待识别车辆的侧视轮廓特征来判别所属车型。车辆的侧视轮廓特征主要抽象为车顶长度、车辆高度和车身长度，依此可求得待识别车辆的顶长比、顶高比和前后比（车顶中垂线将车身长分得两部分的比值），而通过统计计算可求得三类车型（轿车、货车、客车）的特征值（顶长比、顶高比、前后比）的范围，将提取的待识别车辆的特征值与统计值相比较可实现对待识别车辆的车型判别[1]。 1.1 课题的研究背景和意义 中国正处在一个快速发展的时期，各种车型车辆数量也在持续上升，使得我国城市交通越来越拥挤，人们需要借助一种交通智能化系统来提高交通情况监控的实时性和交通管理的自动化程度，这也为智能交通系统的产生提供了条件。在我国的一些大城市正在逐步提高交通管理的智能化，主要体现在实现高速公路的快捷收费、公共场所车辆监控自动化加强等方面，我们对交通管理智能化的需求日益增加，这将带动智能交通系统的不断发展。 人们对车型识别的研究虽然已有很长一段时间，但仍有许多难题仍未解决，首先，车辆的颜色、光泽度等都会随着时间的推移和环境的改变而发生变化，而且即使是同一车辆在录入镜头时的形状、大小也各不同，这主要与位置和速度的随机性有关；第二，车辆录入镜头的外观状态还与摄像头位置、临近的物体或临近的车辆对待识别车辆的遮挡程度有关；第三，车型识别的准确性和快捷性还与光照情况的改变、天气季节的交替及背景图像的不断变化紧密相关。因此现在的车型识别技术还远不能满足当代大城市交通智能化管理的需求，我们仍需对车型识别技术进行改进以满足准确性和使用性上的要求。 目前已经解决交通智能管理的大部分关键技术，但是部分细节方面仍然存在不足，准确性不高就是其中的一方面。交通智能管理的关键技术包括车型判别，希冀借
c语言常见基本算法程序段
c语言常见基本算法程序段 1、互换x,y的值 （１）利用中间变量t t=x;x=y;y=t; （２）自身相加减 x=x+y;y=x-y;x=x-y; 2、求m,n的最大公约数gys和最小公倍数gbs （１）相除求余法：余数用r表示 if(m {flag=0; break; } if(flag= =1) m是素数 else m不是素数 （２）用循环控制变量是否等于m for(i=2;i 一、短视频发展的三个阶段 1、从0到1，移动短视频初露峥嵘 短视频萌芽于2011年，起因是移动互联网技术发展支撑移动短视频应用的出现。2013年，秒拍、微视等开始出现，算是正式拉开了移动短视频时代的帷幕。2013年7月，推出爆款产品“秒拍”，迎来短视频领域的第一次大爆发。在同一时间，腾讯推出“微视”，主打PGC内容生产，并打通腾讯旗下的QQ、微博、微信等产品链，用户可将自己录制的8秒钟短视频同步共享至腾讯微博、微信好友及朋友圈等，实现多渠道分发。秒拍和微视的出现既宣告了移动短视频时代的到来，也昭示着国内互联网进入新的领域。 2、从1到2，社交媒体与工具平台“双剑合璧” 2014年，大批移动短视频应用密集面世。与前一阶段基本以社交平台为依托的短视频模式不同，首先是Gif快手的上线，靠主打低廉、草根文化成功俘获了亚文化阵线的众多粉丝，传统互联网中“二八定律”、赢者通吃的逻辑下，巨头开始向短视频行业转型，微视、美拍和秒拍先后发起了“春节拜年”、“全民社会摇”以及“冰桶挑战”三大著名战役，将短视频市场推到了一个新的高度。到2015年初，以“美拍”为代表的社交媒体模式，以“微视”为代表的PGC模式，以及以“小影”、“小咖秀”为代表的工具平台模式，市场相对胶着。 3、N或N+，垂直细分与内容创业的爆发 短视频真正意义上进入爆发期，要从2016年算起。2016年被称为众多短视频内容创作者的“元年”，内容与融资共舞，形式与渠道齐飞。众多短视频内容创作者的涌入，众多独具特色的移动应用出现，使得短视频市场开始向精细化、垂直化方向发展。但总体来说，短视频新闻既为广大网民获取新闻资讯提供了新渠道和新体验， 二抖音的分析案例 抖音简介：2016年9月上线是一款音乐创意短视频社交软件，专注年轻人的15秒音乐短视频社区。其目标用户为年轻用户，其产品形态是音乐短视频，其愿景是打造音乐社区。抖音的内容风格主要有萌宠、旅行、教程、技巧分享、晒娃、舞蹈模仿等。不只是短视频平台，同时具有社交功能 智能视频处理技术 学号：1017082020 名字：黄振华 内容：智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要：智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。 关键字：检测、分析、处理。 智能视频技术的概述 智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。 用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。针对目前智能视频技术的发展，智能视频技术的监控特点，研究智能化视频图相技术分析处理系统。 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及 短视频分析 1、核心技术是什么？ ?网络环境建设。 其一，3G/4G 推广带来的发展机遇。随着中国基础网络环境的发展，一方面移动终端用户数量呈现井喷式增长；另一方面，越来越多的2G移动网民开始转向3G/4G网络。根据CNNIC的数据，截至 2015 年 6 月,我国网民规模达 6.68 亿,其中手机网民 5.94 亿,手机正在成为收看网络视频节目的第一终端。新一代网络技术的发展也提供了 更好的上传下载带宽和更稳定的体验，目前3G/4G的移动用户占所有移动用户的比例大概在85%以上。 其二，流量、带宽费用降低。目前，中国手机用户每月平均移动数据流量达到了360M，甚至不少部分是GB甚至几十GB的级别的流量，所以就一个普通的10s视频而言大概不到1-2M甚至几百K，带宽流量的提升无疑会逐步降低用户使用的门槛。 ?自身产品（app平台自身）优化。 其一，移动硬件设备的改进。随着手机摄像头照相性能的大幅提高、其他硬件配置CPU、GPU、内存等的升级，手机得以捕获更丰富的视觉元素，对高清晰度视频的处理更加快速，这能为手机视频的创作带来更多的创意空间。 其二，视频编解码技术的进步。H.261标准向H.265标准的发展带来了更高清晰度和流畅度的视频解码可能。前者定位在CIF（352*288）级别视频，后者则定位在超高清（3840*2016）级别视频。新的标准更提供了更高的压缩性能，让视频存储更加简便。 其三，简单易上手的操作性能。以往视频拍摄需要专业的摄影器材和长期的拍摄构思，而移动短视频的拍摄只需要一部手机或者一个平板电脑就能完成。随着滤镜、特效等后期制作功能的完善，只要一键选择某个模板，就能达到专业视听效果。“MV 特效”“多格效果”“动感影集”等这些迄今仍是高大上的影视特效，开始走入了“寻常百姓”家，极大增加着用户体验的乐趣和自豪感，个体创造力也随之得到更大激发。 2、基于核心技术主要的传播特点是什么？ ?传播速度加快 其一，网络环境建设发展使移动客户端成为视频传播的主要途径。用户只需几分钟的时间，就可以拍摄一段短视频，添加特效并发布；其二，移动硬件设备的改进使即拍即传成为可能，使短视频的产生更为便捷；其三，移动硬件设备的改进使即时观看成为可能，使短视频的播放更加便捷；其四，短视频本身耗流量少，便于在移动端读取，满足了如今大众轻量化、快餐化信息消费的需求，使受众打开播放短视频的意愿提升； 其五，宏观来看得益于技术上外部传播渠道拓展。 ?时效性提升 其一，各大平台上短视频的制作十分便利，有利于事件发生后或发生时传者以“即拍即传”的模式将内容打包通过各个渠道发布；其二，由于短视频的传播兼具大众传播和人际传播的特点，广大的个体也成为了短视频发布的重要主体，在职业记者人数有限无法第一时间赶到事件现场的情况下，庞大的网友群体也能成为第一手视频资料的发布者。 ?内容更多元 其一，智能手机像素不断提高，自己拍摄一段高质量的短视频的门槛也随之变低， 机器学习在模式识别中的算法研究 摘要：机器学习是计算机开展智能操作的基础，人工智能的发展依靠机器学习 技术，而机器学习、模式识别与当前人工智能的发展密切相关。本文通过概述机 器学习机制，围绕神经网络、遗传算法、支持向量机、K-近邻法等算法研究当前 机器学习在模拟识别中的应用，为今后模拟识别与人工智能开发与研究提供借鉴。关键词：机器学习；模式识别；人工神经网络 前言： 机器学习技术覆盖了人工智能的各个部分，如自动推理、专家系统、模式识别、智能机器人等。模式识别是将计算机的不同事物划分成不同的类别。人工智 能的模式识别可以利用机器学习算法完善分类能效。因此，机器学习与模式识别 密不可分，本文就机器学习在模式识别领域的学习算法中的应用展开研究。 1、机器学习机制与系统设计 在机器学习模型中，环境可以向系统的学习部件中提供信息，学习部件根据 这些信息调整和修改知识库，提升系统内部执行文件的性能。执行文件再将获得 的信息向学习部件反馈，此过程就是机器学习系统结合外部与内部的环境信息自 动获取知识的过程。机器学习系统设计的构建过程应包含两部分：其一，模型的 选择和构建。其二，学习算法的选择与设计。不同种类的模型具有不同的目标函数，涉及到不同的学习机制，算法的复杂性与能力决定着学习系统的效率与学习 能力。此外，训练样本集的特征与大小的问题也与机器学习系统的性能相关。 2、机器学习在模式识别中的应用 2.1 遗传算法 在机器学习中，特征维数是一大难题，每一种模式中的特征反映出的事物本 质权重均不一致。部分对于分类结果并无积极作用，甚至属于冗余，因此选择特 征尤为关键。遗传算法实际上是寻优算法，可以有效的解决特征选择问题。遗传 算法可以筛选出准确反映出原模式相关信息、影响分类的结果、相互关联性较小 的特征。遗传算法实际是利用达尔文的生物进化思想，在运算领域中巧妙生成一 种寻优算法。该算法是1975年由美国Michigan大学的Holland教授提出的，遗 传算法的主要方法如下：首先，将种群中的个体作为对象，进行一系列的变异、 交叉、选择等操作。其次，利用遗传操作促进群体不断的进化，最终产生最优的 个体，最后，结合个体对于环境的适应程度选择最优良的个体，为其创造机会繁 衍后代。遗传算法程序如下：选择合适的编码策略，确定遗传策略和适应度函数。遗传策略包含种群的选择、大小、交叉概率、变异方法、变异概率等遗传参数； 利用编码策略，将特征集变为位串结构；构建初始化群体；计算整个群体的个体 适应度；结合遗传策略，将交叉、选择等作用在群体中，产生下一代群体；判别 群体性能是否到达某一标准，假若不满足将回到遗传策略阶段。 2.2 k-近邻法 k-nearest neighbor(k-近邻法)被广泛运用在无指导、基于实例的学习方法中， 可以实现线性不可分的样本识别，在之前并不了解待分样本的分布函数。当前被 广泛应用的k-近邻法主要是将待分类样本为重点形成超球体，同时扩展超球的半 径一直到球内包含着K个已知模式的样本，判别k个邻近样本属于哪一种。其主 要分类算法如下：设有c个类别，分别是w1,w2,w3,...,wc,i=1,2,3,...,c.测试样本x （八十六）主播的即兴化表演和剧情化表演 很多人不敢开播，既有担心开直播，会对自己在现实生活中受到影响，又有在直播过程中，对直播内容演绎不出来、讲不出来，从而导致自己不敢开播。 那么，这时候，我们新主播就可以在前几场开播时，把整场直播的直播内容脚本写好，从而在主播开直播时，我们主播按照直播内容脚本念，就可以完成一场直播活动。在之后的时间里，当我们主播对直播内容脚本熟悉后，就可以不要直播内容脚本进行直播，就可以在直播间中用即兴演绎方式来演绎我们的直播内容。 主播使用何种演绎风格演绎直播内容，要依据主播自身特点而定。所以，很多时候，主播在选择演绎直播内容的具体方式时，通常是主播在现实生活中，是一种什么状态，那么就用现实生活中的情绪性格状态，对直播直播内容进行演绎，那么这时候，我们主播只要能很真实的流露出自己的情绪状态，就能很好的演绎出直播内容，因为主播的现实状态就是直播内容演绎的要求，所以主播就根本不用刻意地用演技对直播内容进行演绎。 直播内容分为经验型直播内容和理论型直播内容，也可以分为即兴化直播内容和剧情化直播内容。主播的经验型直播内容有称为履历型阅历型直播内容、体会型体验型直播内容、实践型直播内容、口语化直播内容，即是主播对事物现象进行实践而得到的经验教训。理论型直播内容又称为道理型直播内容、书面化直播内容、客观化直播内容，即是主播对事物现象的客观规律或运行规则进行描述或说明。即兴化直播内容，又称为随机性直播内容、突发性或实时性直播内容，即是没有经过事情准备，获得灵感后马上创作出作品来。主播的剧情化演绎，又称为教条化的直播内容、程序化的直播内容、编剧性直播内容，即是主播对直播内容进行精心准备，然后主播根据准备好的直播内容或脚本进行演绎。 主播的即兴化演绎直播内容，通常是主播对直播内容进行即兴演绎，而产生即兴化直播内容，同时，在主播进行即兴表演时，即兴化的表演内容中存在着剧情化的内容或演绎。主播对剧情化的直播内容，通常按照直播内容的具体剧情进行演绎，同时，在主播进行对脚本进行表演时，主播的剧情化表演中存在着即兴化的内容或演绎。 主播对直播内容的演绎，扮演一个比较理性的角色，或很多时候主播是用中、 第6章程序设计与算法分析 习题(答案) 一、选择题 1. A 2. D 3. A 4. C 5. D 6. B 7. B 8. D 9. ABCD 10. D 11. C 12. A 13. B 14. D 15. A 二、简答题 1．简述程序的概念。 答：一个程序就是能够实现特定功能的一组指令序列的集合。或者表示为：程序＝算法＋数据结构。 2．结构化程序设计的思想是什么？ 答：结构化程序设计的基本思想就是采用自上而下、逐步求精的设计方法和单入口单出口的控制结构。 3．结构化程序设计的原则是什么？ 答：结构化程序设计的原则是： (1) 使用顺序、选择、循环3种基本控制结构表示程序逻辑。 (2)程序语句组织成容易识别的语句模块，每个模块都是单入口、单出口。 (3)严格控制GOTO语句的使用。 4．结构化程序设计语言采用自顶向下的方法进行程序设计的特点是什么？ 答：利用结构化程序设计语言采用自上而下的方法进行程序设计的特点是： (1) 问题分解成子问题的结构必须与3种基本程序结构之一相对应。 (2) 问题的划分决定了程序的结构。一方面，子问题的划分决定了这一层次的程序是3种基本结构中的哪一种结构；另一方面，一个问题该如何划分成子问题是灵活的，并不是只有一种分解方法。分解的好坏就决定了设计的质量，也决定了程序的不同结构。 (3) 问题的边界应该清晰明确。只有这样才能精确地解决这些子问题，否则就会模棱两可，无从下手。 5．简述面向对象和结构化程序设计的区别。 答：面向对象是从本质上区别于传统的结构化方法的一种新方法、新思路。它吸收了结构化程序设计的全部优点，同时又考虑到现实世界与计算机之间的关系，认为现实世界是由一系列彼此相关并且能够相互通信的实体组成，这些实体就是面向对象方法中的对象，每个对象都有自己的自然属性和行为特征，而一类相似对象的共性的抽象描述，就是面向对象方法中的核心——类。 2、技术服务方案 建设内容 本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。 系统结构 本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。 系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示： 视频结构化 简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器 可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。 人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上 H ki网络与融合 I N etwork&convergence 文献引用格式：吕云玲，井佩光?短视频内容智能分析技术[J].电视技术，2019,43(5)：16-18. LV Y L,JING P G.Content-based micro一video intelligent analysis technolooy[J].Video engineering,2019,43 (5)：16-18. 中图分类号：G206文献标志码：A DON10.16280/j.videoe.2019.05.005 短视频内容智能分析技术 吕云玲】，井佩光2 (1?天津广播电视台，天津300202；2.天津大学电气自动化与信息工程学院，天津30072)摘要：随着智能设备的普及以及移动互联网、物联网和云计算的快速崛起，催生了以短视频为代表的新一代媒体经济，而围绕短视频资源的各种智能处理和分析技术，也成为当前多媒体信息领域的研究热点和前沿课题。尽管当前已有一些研究开始以短视频语义分析为切入点，致力于解决不同应用场景下的语义分析，但相关研究尚处于相对初始阶段。当前快速发展的外部环境，给短视新的契机。以深度学习，张等新一代人工智能和大数据处理技术的出现，可以更好助力研究者在应用基础理论和相关解决方案上实现突破，并为实现短视频检索、短视频自动标注及短视频个等具体应用提的算法基础。 关键词：短视频；人工智能；深度学习；张量分解 Content一based micro一video intelligent analysis technology LV Yunling1,JING Peiguang2 (1.Tianjin radio and television station,Tianjin300202,China% 2.School ef Electrical and Information Engineering,Tianjin Unwersit#,Tianjin300072,China# Abstract:With the popularity o-smart devices and the rapid development o-mobile Internet,Internet o-Things,and cloud com-puting,a new generation o-medic economy represented by shot videe has emerged recently.Against this background,vvrious in-telligent processing and analysis technolooies around short videe have also become increasingly populao in the field o-multimedio. Although some studies take short videe resources in the social medio environment as the research object te meet dierent application scenarios,but still at a relatively initial staae.Currently,the rapid development oC the external environment brings new opportuni-ties foe solving micro-videe semantie analysis.Specifically,the emergence oC a new generation oC artificial intelliaencc and bi dale processing techniques,such as deep learning and tensoe decomposition,cm help researchee made breakthroughs in the basie theory oC application and related solutions.Furthermore,I also provides solid algorithms te suppoO a series oC specific applicc-tions,such as shoe videe retrievvl,short videe automatic annotation,and shoe videe personalized recommendation. Key words:micro-videe%ayificial intelliaencc%deep learning%tensoe decomposition 1短视频产业的兴起 2018，一性的APP软件——“音”传，立成为各用APP下载网站的第一。同时，短视频作为一种新兴媒体的代开始岀现在。短视频（或视频）是指在互联网新媒体上传播共享的时长在1分以内的视频内容。区别于传统长视频，短视频具有更快的传度、更的性以及生与消之间界限等，能更真实、生、简地将所要表达的信息传达给用户。在即将到来的5G时代，短视频表现、性、价值高，轻量化并且善于利用用户碎片化时间等，各 互联网公司，诸如腾讯、、百度等持续在短视频领域发力，网易、搜狐、新浪等传统门户网站等推岀新的短视频应用，短视频市场发展。201812，视频用户 6.48亿,用户使用率为78.2%。当今，短视频正成为内容创业、新闻报道、社交平台重要传之一，几所有主流的新闻资讯端、网络视频平台、平 16《电视技术》第43卷第5期（总第54期）I投稿网址http:〃www.videoe. cn短视频产品分析及运营和维护
智能视频处理分析技术
短视频分析
机器学习在模式识别中的算法研究
对短视频内容的分类
第6章 程序设计与算法分析(答案)
视频结构化技术方案
短视频内容智能分析技术