随着多媒体技术及计算机网络技术的发展，各种视频资料源源不断地产生，视频检索作为一种有效的视频管理手段，受到越来越多的关注。通过对视频检索研究进行可视化分析，揭示研究的力量分布以及研究热点和研究前沿，为相关研究提供依据。利用知识可视化软件（CiteSpace），对Web of Science核心合集中收录的4 633篇视频检索研究论文绘制知识图谱，分别对相关文献的发表时间、研究力量分布、该领域的知识基础、热点和研究前沿进行了分析。结果显示，近年来视频检索研究受阻发展缓慢，研究力量主要集中在美国和中国，研究内容主要涉及：视频内容分析、视频检索的应用研究和视频检索系统搭建和优化。

基于非线性跨模态哈希的视频检索，丁斌，程祥，在以图搜视频的视频检索任务中，现有基于哈希的视频检索算法均采用线性映射的方式将视频信息映射为哈希码。然而线性映射对于复杂

基于伪3D卷积神经网络的视频检索算法，李松，赵志诚，针对大规模视频检索中存在的速度和精度难以平衡的问题，本文提出了一种基于伪3D卷积神经网络的视频检索算法。首先，对输入的视频�

信息检索与利用：SD数据库-图表视频检索.ppt

大数据-算法-面向结构化数据的视频检索研究.pdf

很有用很全的代码，支持静态图片中进行人脸检索和动态视频中人脸检索。完整的MFC程序和文档说明。

基于深度学习的图像和视频检索分析引擎.zip,分布式可视化搜索和可视化数据分析平台。

针对目前相似性视频检索方法中快速性和准确性仍无法满足用户要求等问题，提出了一种基于3D卷积神经网络的视频快速检索方法。该算法将3D卷积神经网络与哈希学习方法结合应用于视频数据，既能快速学习视频时空特征表示，又能极大地缩短视频检索时间。在常用视频数据集上的实验结果表明，利用所提出的方法对视频进行相似性检索性能优于当前主流方法。

Blobworld系统是加州大学伯克利分校的研究成果，核心思想是用EM算法分割图像，然后使用分割后行成的“斑点”进行图像检索。

几乎重复的视频检索深度度量学习 该存储库包含论文《 的Tensorflow实现。它提供了用于在深度复制视频检索（NDVR）问题上进行深度度量学习（DML）网络的训练和评估的代码。在训练过程中，DML网络将接收由三元组生成器生成的视频三胞胎。该网络是基于三重态损失函数进行训练的。下图显示了网络的体系结构。为了进行评估，计算了平均平均精度（ mAP ）和精密记忆率曲线（ PR曲线）。支持两个公开可用的数据集，即和 。 先决条件 Python Tensorflow 1.xx 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/MKLab-ITI/ndvr-dml cd ndvr-dml 您可以通过以下方式安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 或者 conda install --file requirements.