隨著視頻類型的增加和數(shù)據(jù)量的日益龐大，如何有效地組織和管理這些數(shù)據(jù)，使人們能夠方便地從大量視頻數(shù)據(jù)中找到自己感興趣的相關(guān)視頻片段已成為一種迫切的需求，而能夠滿足這一需求的技術(shù)便是目前人們普遍關(guān)注的基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)（CBVR, Content-Based Video Retrieval）。CBVR相對(duì)于傳統(tǒng)的檢索系統(tǒng)而言有很大的不同。一方面，CBVR中檢索的對(duì)象不再是視頻數(shù)據(jù)本身，而是從視頻數(shù)據(jù)中提取出的“內(nèi)容”描述數(shù)據(jù)；另一方面，檢索的方式也更加多樣化，可以像文本檢索系統(tǒng)一樣，通過語義文本進(jìn)行檢索，也可以通過選定的樣例（一段視頻、一段音頻、一幅圖像等等）進(jìn)行檢索，甚至還可以通過包含視頻描述數(shù)據(jù)的文件進(jìn)行檢索。基于內(nèi)容的視頻搜索引擎可以大幅提高視頻檢索的效率和準(zhǔn)確性，對(duì)于視頻的共享和有效利用具有重要的推動(dòng)作用。不僅具有重要的理論研究意義，而且具有廣闊的應(yīng)用前景，可以帶動(dòng)視頻搜索這一新興的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

本項(xiàng)目的研究內(nèi)容主要包括：視頻描述數(shù)據(jù)的提取、組織與管理；度量空間視頻檢索模型；支持多特征檢索的高效高維索引結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的生成算法；針對(duì)多特征索引結(jié)構(gòu)的檢索算法；通用的視頻數(shù)據(jù)組織模型以及相應(yīng)的結(jié)構(gòu)單元提取算法；視頻結(jié)構(gòu)單元的相似度距離模型；視頻高層語義內(nèi)容的提取與識(shí)別。

本項(xiàng)目研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在以下技術(shù)問題上獲得突破：視頻描述特征的在線提取、組織和管理；多特征視頻索引結(jié)構(gòu)與檢索算法；視頻情感語義內(nèi)容的提取與識(shí)別；已經(jīng)于2010年6月完成基于內(nèi)容的足球視頻搜索引擎的開發(fā)工作，目前正在進(jìn)行在線測(cè)試。

相關(guān)研究成果已經(jīng)申請(qǐng)專利和軟件著作權(quán)，部分技術(shù)達(dá)到國際先進(jìn)水平和國內(nèi)領(lǐng)先水平。

預(yù)期成果：

在相關(guān)領(lǐng)域申請(qǐng)專利和發(fā)表高水平論文；開發(fā)商用的視頻搜索引擎，為視頻搜索產(chǎn)業(yè)提供技術(shù)和人才支持， 利用該項(xiàng)目的研究成果可孵化年經(jīng)濟(jì)效益千萬級(jí)的高科技企業(yè)。