1、當(dāng)前基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)主要利用視頻圖像的基本特征，以及綜合各種視覺特征進(jìn)行聯(lián)合檢索，其缺點(diǎn)是不能有效地提取并利用視頻流中的語義信息。如何自動提取視頻語義信息，使其盡可能與人對視頻內(nèi)容的理解保持一致，使計算機(jī)檢索視頻的能力接近于人的理解水平，從而達(dá)到視頻檢索語義處理的最終目標(biāo)，是當(dāng)前基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)研究的關(guān)鍵問題。因此本文以新聞視頻為對象，研究了基于內(nèi)容的視頻檢索中語義提取技術(shù)。文章主要針對基于內(nèi)容的新聞視頻檢索語義提取過程以及

2、實(shí)驗分析系統(tǒng)設(shè)計中的若干問題進(jìn)行探討。 首先分析了視頻數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，闡述了新聞視頻的語義層次化模型和基于內(nèi)容的新聞視頻檢索語義提取技術(shù)。然后在對當(dāng)前視頻關(guān)鍵幀提取的主要算法分析基礎(chǔ)上，研究了基于幀間似然比的關(guān)鍵幀提取算法和自適應(yīng)閾值的關(guān)鍵幀提取聚類算法。隨后分析了視頻字幕和臺標(biāo)的時空分布特征，提出了基于時空分布特征的字幕提取改進(jìn)算法，改進(jìn)算法主要采用雙峰閾值法、積分投影法等實(shí)現(xiàn)了字幕區(qū)域的提取與行列分割。同時研究了臺標(biāo)分割的關(guān)鍵幀

3、差分法，并利用小波特征參數(shù)及SVM方法實(shí)現(xiàn)了臺標(biāo)識別。 在基于知識的語義提取技術(shù)中，分別闡述了人物、情感、場景等語義提取方法。在人物語義提取算法中，主要利用有效人物的語義人臉模型與高層語義的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了人物語義的提取。在場景語義提取算法中，通過視頻幀序列的關(guān)鍵幀、主持人鏡頭和主題字幕等綜合特征，實(shí)現(xiàn)了新聞場景的分割，并根據(jù)分割出的場景特征參數(shù)與已建立好的場景先驗知識庫進(jìn)行比較，獲得該段視頻場景的語義文本描述。在情感語義提取技術(shù)中