文/楊迪 趙艷杰

1 引言

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與多媒體的不斷發(fā)展，大量的視頻數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生，如何在大量的視頻數(shù)據(jù)中找到自己所需的數(shù)據(jù)成為急需解決的問(wèn)題，基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)成為研究熱點(diǎn)。

2 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)主要分為視頻處理模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、視頻檢索模塊。如圖1所示。

圖1：系統(tǒng)框架圖

2.1 視頻數(shù)據(jù)處理模塊

該模塊主要負(fù)責(zé)將原始視頻進(jìn)行處理后入庫(kù)。先將原始視頻進(jìn)行鏡頭分割、關(guān)鍵幀提取，然后提取對(duì)應(yīng)的特征，最后將多特征進(jìn)行組織、分析及索引后入庫(kù)。

表1：Video數(shù)據(jù)表

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊

數(shù)據(jù)庫(kù)主要用以存放視頻信息以及特征信息，以SQL SERVER 為開(kāi)發(fā)工具，主要有三張表：視頻信息表、鏡頭片段表、以及關(guān)鍵幀特征表。下面簡(jiǎn)要介紹一下這三張表：

Video：為基本視頻數(shù)據(jù)表，包含視頻ID、文件名、文件路徑及視頻幀數(shù)。見(jiàn)表1。

Segment：為視頻片段表，包含它屬于的視頻ID、自身ID、開(kāi)始時(shí)間及結(jié)束時(shí)間、鏡頭特征。見(jiàn)表2。

MainFrame：為關(guān)鍵幀表，包含屬于視頻片段的ID、自身ID、關(guān)鍵幀存放路徑、圖像特征。見(jiàn)表3。

表2：Segment數(shù)據(jù)表

表3：MainFrame數(shù)據(jù)表

圖2：系統(tǒng)初始界面圖

2.3 視頻檢索模塊

該模塊主要負(fù)責(zé)提供給用戶一個(gè)可視的檢索界面，用戶通過(guò)該界面輸入待查詢的視頻或圖片，通過(guò)提取特征與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容匹配后完成查詢并將結(jié)果顯示給用戶，若用戶對(duì)檢索結(jié)果不滿意，可對(duì)顯示結(jié)果進(jìn)行反饋，通過(guò)用戶反饋信息進(jìn)而動(dòng)態(tài)地調(diào)整多特征權(quán)值以達(dá)到理想的檢索結(jié)果。

圖3：視頻入庫(kù)實(shí)例

3 視頻檢索算法

檢索內(nèi)容可分為單一幀與多幀的視頻。采用相關(guān)反饋算法。

圖4：視頻檢索實(shí)例

3.1 特征提取

用戶輸入單一幀時(shí)，提取圖像的HSV特征作為顏色特征，灰度共生矩陣以及tamura特征作為紋理特征，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，輸入多幀時(shí)，在提取顏色、紋理特征的同時(shí)提取鏡頭長(zhǎng)度，并進(jìn)行歸一化。

3.2 確定初始權(quán)重

3.3 計(jì)算視頻相似度

mij表示為測(cè)度，采用歐式距離。

特征相似度：

總相似度：

S表示查詢片段Vq與數(shù)據(jù)庫(kù)視頻Vs的總體相似性。根據(jù)S(Vq, Vs)得到數(shù)個(gè)與查詢視頻相似的視頻片段RT。然后分別根據(jù)相似度FHSV、FGLCM、FTAMURA、Fshot得到四個(gè)視頻集合RT1、RT2、RT3、RT4。用戶反饋為score，值為[-1,1]內(nèi)任一值，-1表示為不相關(guān)，1為相關(guān)。若RTi中某一視頻片段在RT中，則Wij=Wij+score，否則Wij=Wij。然后對(duì)權(quán)值進(jìn)行歸一化：

4 系統(tǒng)界面與性能測(cè)試

4.1 運(yùn)行界面

在這個(gè)系統(tǒng)中，用戶可以存儲(chǔ)視頻，也可以對(duì)視頻進(jìn)行檢索。初始運(yùn)行界面如圖2所示，當(dāng)選擇視頻入庫(kù)時(shí)，關(guān)閉初始界面，彈出入庫(kù)界面，如圖3所示，在此界面上可以進(jìn)行視頻的選擇、播放、視頻幀的獲取以及視頻信息的顯示，進(jìn)行操作時(shí)需連接數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行關(guān)鍵幀提取，系統(tǒng)可直接將相關(guān)信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)。

當(dāng)用戶選擇視頻檢索時(shí)，彈出檢索界面，如圖4所示。在這個(gè)界面中，用戶可以通過(guò)輸入圖像或視頻進(jìn)行檢索，當(dāng)返回結(jié)果不理想時(shí)，用戶通過(guò)滾動(dòng)條對(duì)查詢內(nèi)容進(jìn)行評(píng)分（相關(guān)為1，不相關(guān)為-1），系統(tǒng)接收反饋信息后調(diào)整權(quán)值返回下一輪檢索結(jié)果，直至檢索結(jié)果符合用戶需求，同時(shí)用戶能對(duì)選中結(jié)果進(jìn)行播放和查看主要信息。

4.2 性能測(cè)試

實(shí)驗(yàn)中，在數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)了40個(gè)視頻片段，道路監(jiān)控：17段，自然景色：12段，建筑及其他：11段，以matlab2015a為平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試。用戶可以選擇查詢視頻或者單一視頻幀，當(dāng)結(jié)果不滿意時(shí)，可進(jìn)行反饋。在用戶多次反饋之后，檢索結(jié)果中部分其他類別的視頻片段被移除，且順序在前的若干視頻片段與查詢片段的相似程度最大，用戶可以只關(guān)注結(jié)果中的前若干個(gè)視頻片段。對(duì)于不同類型的視頻，經(jīng)過(guò)三次反饋都可以取得相對(duì)理想的結(jié)果。由于道路監(jiān)控畫(huà)面變換小，顏色相似，紋理單一，對(duì)于道路監(jiān)控進(jìn)行檢索的效果較其他倆種類型的視頻片段效果更好。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于內(nèi)容的視頻檢索具有廣闊的前景，綜合利用了數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域中各方面的技術(shù)，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)、視頻數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。文章分別從系統(tǒng)框架、模塊分析、運(yùn)行界面對(duì)基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并實(shí)現(xiàn)了視頻文件的存儲(chǔ)、視頻檢索、視頻鏡頭分割、關(guān)鍵幀提取、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等內(nèi)容。在檢索算法中采用了多特征與基于權(quán)值的相關(guān)反饋技術(shù)的結(jié)合，同時(shí)將檢索內(nèi)容分為視頻片段和視頻幀進(jìn)行檢索，測(cè)試結(jié)果表明：系統(tǒng)可自動(dòng)提取信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)，且在進(jìn)行檢索時(shí)，經(jīng)過(guò)用戶的多次評(píng)分式反饋達(dá)到理想的結(jié)果。