项目介绍：随着视频类型的增加和数据量的日益庞大，如何有效地组织和管理这些数据，使人们能够方便地从大量视频数据中找到自己感兴趣的相关视频片段已成为一种迫切的需求，而能够满足这一需求的技术便是目前人们普遍关注的基于内容的视频检索技术（CBVR, Content-Based Video Retrieval）。CBVR相对于传统的检索系统而言有很大的不同。一方面，CBVR中检索的对象不再是视频数据本身，而是从视频数据中提取出的“内容”描述数据；另一方面，检索的方式也更加多样化，可以像文本检索系统一样，通过语义文本进行检索，也可以通过选定的样例（一段视频、一段音频、一幅图像等等）进行检索，甚至还可以通过包含视频描述数据的文件进行检索。基于内容的视频搜索引擎可以大幅提高视频检索的效率和准确性，对于视频的共享和有效利用具有重要的推动作用。不仅具有重要的理论研究意义，而且具有广阔的应用前景，可以带动视频搜索这一新兴的产业的发展。
本项目的研究内容主要包括：视频描述数据的提取、组织与管理；度量空间视频检索模型；支持多特征检索的高效高维索引结构以及相应的生成算法；针对多特征索引结构的检索算法；通用的视频数据组织模型以及相应的结构单元提取算法；视频结构单元的相似度距离模型；视频高层语义内容的提取与识别。
本项目研究团队已经在以下技术问题上获得突破：视频描述特征的在线提取、组织和管理；多特征视频索引结构与检索算法；视频情感语义内容的提取与识别；已经于2010年6月完成基于内容的足球视频搜索引擎的开发工作，目前正在进行在线测试。
相关研究成果已经申请专利和软件著作权，部分技术达到国际先进水平和国内领先水平。
OpenVG:
http://www.khronos.org/openvg/
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