基于特征的视频挖掘技术研究与应用的开题报告一、选题背景近年来，随着互联网的高速发展和信息技术的广泛应用，视频数据的数量和质量不断提高，视频数据已经成为人们获取信息和娱乐的重要渠道之一。视频挖掘作为一种基于大规模视频数据的数据挖掘方法，可以从中提取出有价值的知识和信息，为人们的生活带来很多便利。但是，目前视频挖掘技术的自动化程度还比较低，需要人工参与才能完成数据的处理和分析。因此，如何提高视频挖掘技术的自动化程度成为该领域的重要研究方向。二、选题意义基于特征的视频挖掘技术是一种针对视频数据进行有效处理和分析的方法。通过提取视频中的特征信息，比如颜色、纹理、形状等，可以快速准确地识别和分类视频数据，为视频数据的自动处理和分析提供了可能。因此，研究基于特征的视频挖掘技术，可以提高视频数据的处理效率和准确性，为视频数据的应用打下基础。三、研究内容1.视频特征提取技术本文将研究常用的视频特征提取技术，主要包括颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等，探讨其原理和特点，分析优缺点。2.视频分类和识别算法本文将研究基于特征的视频分类和识别算法，主要包括基于支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等算法，探讨各种算法的原理和特点，分析优缺点。3.系统实现和应用本文将研究基于特征的视频挖掘系统实现和应用，主要包括系统框架设计、系统功能实现等，探讨视频挖掘技术在实际应用中的作用和价值。四、研究方法1.文献综述法对国内外相关领域内的文献、论文、期刊等相关资料进行综述，获取相关研究成果和发展趋势。2.实验仿真法通过Matlab等软件对视频数据进行模拟和实验，对算法进行评估和优化，提高其准确性和效率。3.案例研究法选取典型视频数据进行实际应用和分析，验证基于特征的视频挖掘技术的可行性和适用性。五、预期成果1.研究基于特征的视频挖掘技术，掌握视频数据的特征提取方法和分类识别算法。2.设计基于特征的视频挖掘系统，实现视频数据的自动化处理和分析，提高处理效率和准确性。3.通过案例研究和实验验证，验证基于特征的视频挖掘技术在实际应用中的作用和价值。六、参考文献1.ZhengS,TaniguchiRI,NiwasSI.ExtractingVideoKeyFramesbyFusingColorandEdgeFeaturesforVideoSkimming[J].アーキテクトゥラルインスティチュートオブジャパン2,2008.2.YuanY,LiuZ.Content-basedaudioretrievalandanalysisusingaudiofingerprinting[C]//Proceedingsofthe25thannualinternationalACMSIGIRconferenceonResearchanddevelopmentininformationretrieval.ACM,2002:238-245.3.JingF,LiM,ZhangH,etal.Facerecognitionwithkernelsparserepresentation[J].SpringerPlus,2014,3(1):1-21.4.GaoY,HuangY,LiuH,etal.Asurveyofcontent-basedvideoretrievalwithhumanintheloop[C]//20117thInternationalConferenceonNaturalComputation.IEEE,2011:781-785.5.BattiatoS,GalloG,StancoF.Asurveyofvideoprocessingtechniquesfortrafficapplications[J].ImageandVisionComputing,2011,29(5):283-302.