交互式视频检索技术研究的中期报告交互式视频检索技术是一种利用音频、视觉以及语义信息，通过用户交互来实现对大规模视频数据库进行有效检索的技术。目前，该技术正在不断得到研究和开发，并在多个领域得到应用。本研究重点关注以下几个方面：1.视频特征提取视频特征提取是交互式视频检索技术中的重要环节，它决定了检索的准确性和效率。我们首先研究了现有的视频特征提取算法，分析并比较它们的优缺点。在此基础上，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的视频特征提取方法，可以更加准确地提取视频的视觉特征。2.交互式检索系统设计与实现针对这一问题，我们设计了一种基于Web的交互式视频检索系统。该系统使用前端技术来实现用户接口，后端使用了基于Python的Flask框架。该系统使用先前提取的视频特征进行检索，支持基于视觉和语义的检索，并提供交互式的搜索结果展示。3.实验与分析我们在自己构建的视频数据库上进行了实验，测试了我们提出的算法和系统的性能。实验结果表明，我们的方法在视频特征提取方面表现良好，在实际应用中可以提高交互式视频检索的准确性和效率。总的来说，交互式视频检索技术在视频信息处理、媒体存储等方面有着广泛应用前景，这项技术仍然存在挑战。未来的研究将继续关注如何更好地从视频中提取高质量的多模态特征，并将这些特征用于开发更高效、更智能的交互式视频检索系统。