毕业设计--基于人物的相关网络视频挖掘

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1、基于人物的相关网络视频挖掘 1 摘要摘要 随着越来越多的视频文件出现在人们的生活中，如何有效处理它们成为亟需 解决的问题。本论文以基于人脸的视频挖掘为研究方向，目的是通过分析大量视 频文件，得到视频内部隐含的深层信息。具体的原理是：首先对视频集进行帧提 取和预处理，得到较为清晰的含人脸图像；然后进行面部特征提取，得到眼睛、 鼻子、嘴、眉的相对位置；最后对得到的特征值进行处理，根据加权的欧式距离 计算出相似度，从而实现基于人脸的视频挖掘。本系统已可以初步完成基于人物 的相关网络视频挖掘，然其准确度有待提高。 关键词：视频挖掘，面部特征提取，几何特征识别 基于人物的相关网络视频挖掘 2 Abstr

2、actAbstract As more and more video files appear in peoples life, how to effectively deal with them as a need to solve the problem.In this paper, based on human face video mining as the research direction, purpose is through the analysis of a large number of video files, get video hidden deep inside

3、information.Specific principle is: the first frame of video sets are extracted and preprocessing, get a clear face image;Facial feature extraction, and then to the relative position of the eyes, nose, mouth, eyebrows;Finally to get the characteristic values of processing, according to the weighted E

4、uclidean distance to calculate the similarity degree, so as to realize video mining based on human face.This system has been done can preliminarily based on the characters of network video mining, but needs to improve its accuracy. Key words: video mining, facial feature extraction, geometric featur

5、e recognition 基于人物的相关网络视频挖掘 3 目录目录 第一章 绪论 . 5 1.1 背景 . 5 1.2 算法简介 5 1.3 论文主要内容 6 1.4 论文结构安排 6 第二章 系统的概要设计 6 2.1 系统的解决方案. 6 2.2 系统的流程图 7 2.3 视频预处理方案. 7 2.4 人脸检测方案 7 2.5 视频挖掘方案 8 第三章 视频预处理 8 3.1 视频预处理 8 3.2 帧提取 . 8 3.3 光线补偿技术 9 3.4 高斯平滑技术 9 3.5 图片灰度化 9 3.6 灰度均衡技术 9 3.7 对比度增强技术. 9 3.8 图片尺寸缩放 9 第四章 特征提取

6、 . 9 4.1 特征提取 10 4.2 特征提取方案 10 4.3Haar 分类器算法 . 10 4.4Haar 特征 10 4.5AdaBoost 算法. 11 4.6 特征提取 12 4.7 特征处理（标准化特征值） 12 第五章 视频挖掘 . 12 5.1 视频挖掘 13 基于人物的相关网络视频挖掘 4 5.2 视频挖掘方案 13 5.3 标准化特征值计算 . 13 5.4 数据库检索 14 5.5 获取对应视频文件 . 14 第六章 系统测试及运行结果 . 14 6.1 测试原则 14 6.2 测试方案及结果. 14 6.2.1 视频文件的预处理. 14 6.2.2 人脸检测和脸部器官检测 15 6.2.3 人视频挖掘 16 第七章 结束语 . 16 7.1 应用程序特点 16 7.2 心得体会 16 7.3 未来展望 17 参考文献 . 17 附录 18 视频预处理代码 18 图像预处理代码 19 人脸检测代码 20 人脸器官（人眼）识别代码 23 致谢 25 基于人物的相关网络视频挖掘 5 第一章第一章 绪论绪论 1.11.1 背景背景 目前，越来越多的图像和