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基于内容的同源音频和视频检索的中期报告一、研究背景随着网络视频和音频数据爆发式增长,同源音视频检索及其应用成为热门的研究领域。同源音视频检索可以帮助用户快速的找到他需要的相关音视频,节省时间和精力。目前,同源音视频检索已经应用在电影、电视等娱乐产业中,并且在视频监控、自动驾驶、智能家居等领域也有无限的潜力。二、研究目的本研究旨在实现基于内容的同源音视频检索,通过对音视频信号的特征提取和相似度计算,实现从海量音视频数据中快速准确的检索出相关的音视频信息。三、研究内容1.音视频特征提取在音视频同源检索中,特征提取是关键的一步。本研究将使用深度学习技术,提取音频和视频的特征向量。对于音频的特征提取,可以使用Mel频率倒谱系数(MFCC)、梅尔频率谱图(MelSpectrogram)等。对于视频的特征提取,可以使用卷积神经网络(CNN)提取视频中每一帧的特征,或者采用二维离散余弦变换(DCT)提取视频帧的频域特征。2.相似度计算本研究将采用余弦相似度作为音视频相似度度量的指标。对于音频数据,采用两段音频信号的MFCC特征向量的余弦相似度作为两段音频的相似度。对于视频数据,采用视频帧特征向量的平均余弦相似度作为两段视频的相似度。3.存储和检索系统设计本研究将设计一个基于Hadoop分布式架构的存储和检索系统。将音视频数据分块存储在不同的服务器中,通过MapReduce框架进行数据的检索和分析,实现快速准确的同源音视频检索。四、研究成果本研究计划在实现基于内容的同源音视频检索系统的基础上,进一步探索同源音视频检索在智能家居、视频监控、自动驾驶等领域中的应用。同时,本研究所实现的存储和检索系统具有良好的扩展性,可进行大规模的音视频数据处理和分析。