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第1篇 绪论3

第1章 引言3

1.1 为什么需要基于内容的视觉信息检索3

1.1.1 视觉信息的快速增长3

1.1.2 视觉信息检索4

1.1.3 传统视觉信息检索的局限5

1.2 什么是基于内容的视觉信息检索6

1.2.1 基于内容视觉信息检索的特点6

1.2.2 基于内容的视觉信息检索示例7

1.3 如何实现基于内容的视觉信息检索9

1.3.1 归档和检索流程图9

1.3.3 所需的基础知识10

1.3.2 查询和检索需解决的问题10

1.4基于内容视觉信息检索的发展11

1.4.1 第一代视觉信息检索系统11

1.4.2 新一代视觉信息检索系统12

1.4.3 目前状况和回顾13

1.5 本书概要14

1.5.1 整体框架安排14

1.5.2 各章概要15

参考文献17

第2章 基于内容视觉信息检索的基本技术21

2.1 基本工作框架和功能模块21

2.1.1 基本框架21

2.1.2 模块功能简介22

2.2.1 查询模块和技术23

2.2 图象检索技术23

2.2.2 描述模块和技术25

2.2.3 匹配模块和技术27

2.2.4 提取模块和技术30

2.2.5 验证模块和技术31

2.3 视频检索技术31

2.3.1 视频查询和访问31

2.3.2 视频组织和描述32

2.3.3 视频匹配要点34

2.3.4 视频提取和特点34

2.3.5 对返回视频的验证35

2.4 检索涉及的领域和技术36

参考文献37

第3章 检索系统及其应用领域39

3.1 典型的图象检索系统39

3.1.1 图象检索系统功能和概况39

3.1.2 QBIC40

3.1.3 计算机辅助人面像推断和检索系统41

3.2 典型的视频检索系统42

3.2.1 视频检索系统特点和概况42

3.2.2 面向对象的视频信息数据库43

3.2.3 视频索引和检索原型系统44

3.2.4 代数视频系统45

3.3 系统性能指标和评价准则47

3.4 基于内容视觉信息检索的应用领域49

参考文献50

第2篇基于内容的图象检索57

第4章基于颜色特征的图象检索57

4.1 颜色模型57

4.1.1 面向硬设备的颜色模型58

4.1.2 面向视觉感知的颜色模型60

4.1.3 均匀颜色空间模型63

4.2 颜色特征的表达64

4.2.1 统计直方图64

4.2.2 累积直方图65

4.2.3 颜色布局66

4.3 颜色匹配算法67

4.3.1 简单直方图匹配方法67

4.3.2 累积直方图及优越性69

4.4 对10种基于颜色特征检索方法的比较71

4.4.1 10种检索算法及编号71

4.4.2 实验结果72

4.4.3 结果分析和讨论74

4.4.4 HVC和HSI彩色空间的比较75

4.5 局部累加直方图方法76

4.5.1 局部累加直方图76

4.5.2 相似色区间的划分77

4.5.3 基于局部累加直方图的4种检索算法80

4.5.4 算法性能检验及结果81

参考文献82

5.1.1 纹理概述84

5.1 纹理描述模型84

第5章基于纹理特征的图象检索84

5.1.2 基于空间性质的纹理模型85

5.1.3 基于频域性质的纹理模型87

5.1.4 基于结构感知性质的纹理模型88

5.2 统计法纹理描述88

5.2.1 基本纹理描述符88

5.2.2 分形模型91

5.3 频谱法纹理描述93

5.3.1 基于傅里叶变换的纹理描述93

5.3.2 基于小波变换的纹理描述94

5.3.3 国际标准MPEG-7推荐的纹理描述符94

5.4 结构法纹理描述95

5.5 基于纹理的检索方案96

5.6 利用纹理特征的检索算法示例98

参考文献100

第6章基于形状特征的图象检索102

6.1 形状描述102

6.1.1 形状描述概述102

6.1.2 基于外部参数的形状描述103

6.1.3 基于内部参数的形状描述106

6.1.4 基于变形的形状描述108

6.2 基于形状的检索109

6.2.1 基于特征的方法110

6.2.2 基于变换域的方法113

6.2.3 基于变形的方法114

6.2.4 草图查询115

6.3 小波轮廓描述符116

6.3.1 小波轮廓描述符的定义117

6.3.2 小波轮廓描述符的性质118

6.3.3 相对傅里叶轮廓描述符的一些优越性120

6.4 小波模极大值和多尺度不变矩方法123

6.4.1 小波模极大值123

6.4.2 算法要点125

6.4.3 实验及结果126

参考文献130

第7章 基于空间关系的图象检索134

7.1 空间关系概述134

7.2 基于目标结构的表达136

7.2.2 四叉树137

7.2.1 网格137

7.2.3 二叉树138

7.2.4 K-d树139

7.2.5 R－树139

7.3 基于关系的表达140

7.3.1 符号投影和2-D串表达140

7.3.2 2-D串族142

7.3.3 变换下不变的表达145

7.4 度量关系148

7.4.1 空间距离测量148

7.4.2 空间朝向测量149

7.5 利用空间关系查询和检索151

7.5.1 使用文字查询和检索151

7.5.2 利用范例的图标查询和检索152

7.5.3 借助草图查询和检索155

7.6 利用子区域向量匹配的空间关系检索155

7.6.1 算法原理和步骤155

7.6.2 算法应用示例——篮球站位分析系统157

7.6.3 算法性能实验及结果分析158

参考文献160

第8章 综合特征检索162

8.1 不同特征的特点162

8.1.1 不同特征的自身特点162

8.1.2 不同特征的相对特点164

8.2 综合特征164

8.2.1 特征的综合使用164

8.2.2 特征归一化165

8.3 结合颜色和纹理的检索167

8.3.1 颜色的空间布局167

8.3.2 综合利用颜色和纹理特征进行检索168

8.4 结合颜色和形状的检索169

8.4.1 方法介绍169

8.4.2 试验结果170

8.5 结合纹理和形状的检索171

8.5.1 边缘点数直方图171

8.5.2 边缘直方图描述符172

8.5.3 使用纹理和形状的组合测度174

8.6 结合空间关系的检索175

参考文献178

9.1.1 系统模块和功能180

第9章 图象检索实验平台和系统180

9.1 基于特征的图象查询和检索系统180

9.1.2 系统查询实验结果182

9.2 基于特征的算法试验平台184

9.2.1 设计原则和功能要求184

9.2.2 平台主要模块185

9.2.3 平台有特色的检索功能188

9.3 基于服务器和客户端的网上图象查询系统191

9.3.1 系统设计191

9.3.2 系统流程和分析193

9.3.3 系统界面195

9.4 WWW上图象浏览检索系统196

9.4.1 系统组成及功能196

9.4.2 系统实现197

9.4.3 系统用户界面特点198

参考文献199

第3篇 基于内容的视频检索203

第10章 视频数据库模型和管理203

10.1 视频和视频数据库特点203

10.2 数据模型205

10.2.1 实体－联系模型205

10.2.2 语义对象模型206

10.3 视频数据模型207

10.3.1 时间线模型207

10.3.2 时间层次模型209

10.3.3 代数模型210

10.3.4 视频对象数据模型211

10.4 数据库结构和模型212

10.4.1 数据库结构212

10.4.2 数据库模型212

10.5 对视频库的管理和检索214

10.5.1 视频数据库管理214

10.5.2 视频库检索的一种结构化框架215

10.5.3 关于视频库检索的讨论217

参考文献218

第11章 镜头检测和表达221

11.1 视频序列的时域分割——镜头检测221

11.2 切变检测223

11.2.1 基于全局特征的变化检测224

11.2.2 基于局部特征的变化检测227

11.2.3 根据变化和不相似性确定切变228

11.2.4 基于双重窗口的切变检测算法230

11.3 渐变检测234

11.3.1 渐变类型和检测次序234

11.3.2 淡入淡出和叠化的检测237

11.3.3 擦除和糙化的检测239

11.3.4 基于模型的淡入淡出和叠化检测241

11.4 不同镜头检测算法的性能比较和讨论245

11.4.1 性能比较测度245

11.4.2 对检测方法的讨论246

11.5 镜头关键帧247

11.5.1 关键帧247

11.5.2 一种简单有效的关键帧提取算法248

参考文献251

第12章 镜头聚类和镜头集合描述253

12.1 镜头聚类253

12.1.1 镜头集合体253

12.1.2 不随视频类型变化的镜头聚类方法255

12.1.3 针对特定视频类型的镜头聚类方法256

12.2 场景转换图259

12.3 逻辑故事单元261

12.3.1 情节和逻辑故事单元261

12.3.2 确定逻辑故事单元的边界262

12.4 情节代表帧的选取263

12.4.1 基本步骤264

12.4.2 讨论和改进265

12.4.3 效果和情节层描述266

参考文献268

第13章 视频数据组织和索引270

13.1 视频数据组织270

13.1.1 组织概述270

13.1.2 视频分段272

13.1.3 组织实例272

13.2 数据库索引概述274

13.3 基本的数据库索引方法275

13.3.1 Hash索引275

13.3.2 B－树索引和B+－树索引276

13.3.3 R－树索引277

13.4.1 场景目标运动特征278

13.3.4 借助三角不等式的索引278

13.4基于视觉特征的索引278

13.4.2 摄象机运动特征281

13.4.3 元数据特征281

13.5基于语义特征的索引和注释281

13.5.1 语义特征和摘要281

13.5.2 领域知识282

13.5.3 视频注释283

参考文献285

第14章 基于运动特征的视频检索287

14.1 运动轨迹287

14.1.1 运动轨迹检测287

14.1.2 运动轨迹描述符288

14.2 运动特征的提取和描述290

14.2.1 短时运动特征和描述290

14.2.2 全局摄象机运动模型291

14.2.3 局部运动向量场293

14.2.4 运动活力描述符294

14.3 基于双线性模型的全局运动向量检测296

14.4 局部运动向量检测和视频目标分割297

14.4.1 计算局部运动向量场的Horn-Schunck算法297

14.4.2 带全局运动补偿的改进Horn-Schunck算法299

14.4.3 局部运动模型和视频目标分割300

14.5 基于运动特征的视频检索301

14.5.1 两类检索方案301

14.5.2 基于全局运动特征的检索方案302

14.5.3 基于局部运动特征的检索方案305

参考文献308

第15章 视频节目查询应用311

15.1 视频查询311

15.1.1 查询层次及特征311

15.1.2 查询工具312

15.1.3 查询语言314

15.2 视频描述314

15.2.1 基于手工标记的文字描述315

15.2.2 基于自动提取语义的内容描述315

15.3.1 视频摘要317

15.3 视频节目摘要317

15.3.2 家庭录象摘要319

15.3.3 新闻摘要示例320

15.4 相似测度和评价322

15.4.1 对称的相似测度322

15.4.2 非对称的相似测度324

15.4.3 检索效果和效率325

15.5 各种视频节目的查询检索特点326

15.5.1 基于应用生成的模型327

15.5.2 基于领域知识的索引328

15.5.3 典型的使用群体及他们的查询要求331

参考文献333

16.1 界面功能和布局337

16.1.1 界面功能337

第16章 用户界面和浏览显示337

16.1.2 界面布局示例338

16.2 视频片段浏览和显示340

16.2.1 可视化关键帧340

16.2.2 可视化视频片段341

16.2.3 可视化视频结构343

16.2.4 基于场景的显示344

16.3 运动边缘层叠图346

16.3.1 算法流程347

16.3.2 全局运动估计347

16.3.3 提取和叠加运动边缘352

参考文献355

17.1 压缩域检索的特点和方法分类359

17.1.1 压缩域检索的特点359

第4篇 热点和趋势359

第17章 压缩域检索359

17.1.2 压缩域检索方法分类360

17.2 对变换域压缩图象的检索361

17.2.1 对离散博里叶变换图象的检索362

17.2.2 对离散余弦变换图象的检索362

17.2.3 对小波变换图象的检索363

17.2.4 对小波域子带编码图象的检索365

17.3 对空域压缩图象的检索366

17.3.1 对向量量化图象的检索366

17.3.2 对分形编码图象的检索367

17.3.3 对预测编码图象的检索367

17.4.1 压缩域的切变检测369

17.4 压缩域的视频检索369

17.4.2 压缩域的渐变检测371

参考文献372

第18章 网上搜索引擎和分类检索376

18.1 网上图象搜索引擎376

18.1.1 搜索引擎的分类377

18.1.2 基于“巡查员”的搜索引擎的工作原理377

18.1.3 图象搜索引擎框架和模块378

18.2 图片分类和筛选379

18.2.1 图片分类379

18.2.2 图片筛选380

18.3.1 图片预筛选382

18.3 网上GIF格式图片的筛选382

18.3.2 基于数据量比例的筛选算法383

18.3.3 基于颜色统计的筛选算法386

18.3.4 两种筛选算法的结合使用387

18.4 图象分类388

18.4.1 景近特征直线分类算法388

18.4.2 基于关联规则的图象分类389

18.5 基于特征元素和关联规则的图象分类算法392

18.5.1 特征元素的提取392

18.5.2 关联规则的挖掘算法395

18.5.3 分类实验结果比较396

18.6 基于特征元素的图象检索397

参考文献399

19.1.1 语义表达和索引模型401

第19章基于语义的检索401

19.1 语义模型401

19.1.2 图象语义层次模型403

19.2 语义提取和描述405

19.2.1 语义视觉模板405

19.2.2 渐进式框架407

19.3 图象有意义区域提取409

19.3.1 流程框图410

19.3.2 有意义区域提取方法410

19.3.3 实验结果与讨论416

19.4 多级图象语义内容描述方案417

19.4.1 多级描述模型417

19.4.2 目标层描述中的目标识别419

19.4.3 目标层描述中的关系表述422

19.5 基于目标层描述的检索系统423

19.5.1 系统概述423

19.5.2 基于目标的查询425

19.5.3 基于空间关系的查询426

参考文献426

第20章 检索中的交互反馈429

20.1 反馈的必要性429

20.2 相关反馈430

20.2.1 相关反馈特点430

20.2.2 正例和反例431

20.2.3 基于权重调整的相关反馈方法432

20.3 基于目标的自适应反馈434

20.3.1 自适应反馈435

20.3.2 无记忆反馈436

20.3.3 有记忆反馈437

20.4 关联反馈438

20.4.1 背景基础438

20.4.2 关联反馈439

参考文献441

第21章 检索性能评价444

21.1 相似性测度444

21.1.1 测度公理444

21.1.2 相似测度445

21.1.3 测度的比较447

21.1.4 距离函数448

21.2.1 系统性能指标449

21.2 系统性能评价449

21.2.2 评价方法452

21.2.3 系统的评价454

21.3 评价基于内容检索的系统456

参考文献458

第22章 研究展望和应用前景460

22.1 研究趋势460

22.1.1 研究方向讨论460

22.1.2 若干有新概念的研究思路464

22.1.3 情感层次的检索466

22.2 应用前景467

22.2.1 应用领域的拓展467

22.2.2 一些有特色的应用系统468

参考文献472

附录477

附录A 国际标准MPEG-7介绍477

A1 国际标准MPEG-7477

A1.1 MPEG-7是什么477

A1.2 MPEG-7 与其它MPEG标准有什么联系478

A1.3 MPEG-7与基于内容的多媒体信息检索有什么联系478

A2 MPEG-7概况和内容479

A2.1 MPEG-7标准制订的方式是怎样的479

A2.2 MPEG-7的工作进展情况如何480

A2.3 MPEG-7主要用到哪些概念480

A2.4 MPEG-7主要标准化哪些内容481

A2.5 MPEG-7有哪些可能的应用和应用方式482

A3 MPEG-7描述工具及特点483

A3.1 MPEG-7标准分几个部分483

A3.2 MPEG-7标准中有哪些描述工具483

A3.3 MPEG-7中的多媒体描述方案是什么样的484

A4 MPEG-7描述符和描述方案485

A4.1 MPEG-7考虑哪些特征485

A4.2 MPEG-7共有哪些描述符486

A4.3 MPEG-7中D,DS,DDL的关系如何487

参考文献488

附录B 有关国际刊物，会议，网站490

B1有关国际刊物490

B2有关国际会议491

B3有关网站和网页491