摘要
视频检索的传统方法之一是首先从视频中摘取出文本信息（如标题、关键词等等），然后基于这一关键字集上回答用户的查询．由于自动摘取文本信息的过程至今尚未自动化，因而从视频中摘取信息主要由人工来完成，这在实际应用上证明是不现实的．另一种方法则是上一情形的极端，即它是利用低层的视频内容，诸如颜色、纹理、形状、运动特征等等，目的在于克服人工摘取关键字所涉及的困难．文中提出了基于ＴｏＣ视频结构的语义表达，从视频的字幕中提取出语义信息，然后用ＷｏｒｄＮｅｔ，一个电子词汇系统来提供语义联想．该方法已应用于ＷｅｂＭＡＲＳ的视频信息检索系统中，运行结果表明系统的检索性能大大得以改善．
The traditional way of video retrieval is to annotate the video, get textual information such as caption,
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第5期613-618,共6页
Journal of Computer Research and Development
基金
国家自然科学基金
关键词
视频检索
镜头
景像
信息检索系统
WEB
and so on, and then answer users' query based on this information. Since automatic annotation is still impossible, this approach is rather limited. Another approach is to utilize the low\|level video content, such as color, texture, shape, and motion feat
