基于内容的视频搜索

1. 这是一门交叉学科，以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，从认知科学、人工智能、数据库管 理系统及人机交互、信息检索等领域，引入新的媒体数据表示和数据模型，从而设计出可靠、有效的检索算法、系统结构以及  友好的人机界面。

2. 基于内容的多媒体检索技术，将会在以下领域中得到更广泛的应用：数字图书馆、网络多媒体搜索引擎、交互电视、远程教育，远程医疗，远程购物、多媒体编辑(个人电子新闻业务、媒体写作)等。

3. “基于内容”检索系统一览：
 
 ·QBIC系统 QBICQuery By Image Content是由IBM Almaden研究中心开发的，是“基于内容”检索系统的典型代表。QBIC系统允许使用例子图像、用户构建的草图和图画及其选择的颜色和纹理模式、以及镜头和目标运动等图形信息，对大型图像和视频数据库进行查询。视频方面主要利用了颜色、纹理、形状、摄像机和对象运动来描述内容。
 
 ·VisualSeek系统 VisualSeek是美国哥伦比亚大学电子工程系与电信研究中心图像和高级电视实验室共同研究的、一种在互联网上使用的“基于内容”的检索系统。它实现了互联网上的“基于内容”的图像/视频检索系统，提供了一套供人们在Web上搜索和检索图像及视频的工具。

 ·VideoQ系统 VideoQ是哥伦比亚大学研究的一个项目，它扩充了传统的关键字和主题导航的查询方法，允许用户使用视觉特征和时空关系来检索视频。它有以下几个特征：集成文本和视觉搜索方法；自动的视频对象分割和追踪；丰富的视觉特征库，包括颜色、纹理、形状和运动；通过WWW互联网交互查询和浏览。

 ·TV－FI系统 TV－FI Tsinghua Video Find It，是清华大学开发的视频节目管理系统。这个系统可以提供如下几个功能：视频数据入库、基于内容的浏览、检索等。TV－FI提供多种模式访问视频数据，包括基于关键字的查询、基于示例的查询、按视频结构进行浏览、以及按用户自己预先定义的类别进行浏览。