1. 绪论
1.1研究背景
随着计算机技术和网络技术的快速发展，视频信息的应用越来越广泛。视频作为一种较特殊的媒体，已经成为多媒体信息的一种主要表达形式，它具有数据量大，蕴涵信息丰富的特点。正因为如此，它的表达、存储、传输、组织都具有更大的难度，因而用户在利用这些信息时所面临的主要问题已经从早期的信息贫乏转变为如何快速而高效的在海量信息中取得对自己有用的信息。而如何有效的组织、管理和充分利用视频信息资源，又如何高效快速的查询自己所需的信息资源，已日益成为人们迫切需要解决的问题。本文来自辣$文)论'文`网，
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视频信息检索的发展大致分为两个阶段，即传统的基于文本注记的视频检索和新一代基于内容的视频检索。
传统的视频信息检索常使用文字标示符，对视频的查询是借助对视频的人工注记进行的。为实现检索，先给视频加一个对其描述的文字或数字标记，然后在索引时对注记进行索引。这种方法虽简单，但需人工干预，且由于个人对视频的理解不同，标注的关键字会有差别，所以它是不能自动、客观、完整的概括视频的内容的。
为克服基于文本标记视频检索的缺点，就提出了一种能全面、客观的提取视频内容的新方法，即基于内容的视频检索技术，它可以根据用户提交的视频内容和上下文之间的关系，系统自动对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。
1.2国内外研究现状
基于内容的视频检索关键技术的研究是一个非常具有挑战性的领域，但即便如此，如今国内外对它的研究也取得了不少成就。目前，国内外关于图像／视频检索系统的研究成果，主要有IBM公司的QBIC系统（是第一个功能齐全的视频数据库系统，也是基于内容检索系统的典型代表）；美国哥伦比亚大学研究实现VideoQ系统（一套全自动的面向对象的基于内容的视频查询系统）；另外还有WebSEEK系统（它是一个面向WWW的基于内容的图像／视频检，WebSEEK通过一个Web自动引擎搜取网络中的图像和视频）。
除了上面介绍的几个系统外，国内外科研工作者还开发了许多成功的图像／视频检索系统。如：清华大学开发的视频节目管—TV-FI系统、MIT媒体实验室的基于交互学习思想的PHOTOBOOK图像检索系统等。
2．视频镜头的边界检测方法
视频镜头边界检测是将视频自动地分割为镜头，它是实现基于内容的视频检索的第一步，其准确性将直接影响到后续数据处理的效果。
2.1 视频镜头边界检测简介
镜头是视频数据的基本单元，是由摄像机连续拍摄得到的时间上连续相似的若干帧图像组成。镜头之间的转换方式主要分为突变和渐变两大类。由于镜头之间的切换，就形成了镜头的边界。而对镜头进行边界检测的任务就是将这些造成视频内容不连续的断点提取出来，把镜头分割成具有连贯内容的视频单元。
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