Page 163 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第三章 人工智能与图像识别

空间的限制，更多的学习者能够共享优秀的教育资源。然而，目前开放课程仍然

存在诸多问题。例如，师生之间不能实时互动交流、缺乏行之有效的学习效果跟
踪手段等，这些因素都影响到了开放课程更大规模的应用，造成了许多优质教育
资源的闲置与浪费。目前，利用实时互动、数字视频通信、多媒体智能图像识别

检索等关键技术，构建云计算环境下的大规模实时互动学习平台是支持学习者随
时随地、使用各种终端进行大规模在线点播互动学习的重要方式，使得开放课程
的应用从单纯的资源供给一方向课程与教学的转变。

5.基于内容的视频信息检索
传统的视频信息检索采用基于关键词的检索方式，即通过对每一个视频文件
进行标注，然后仅需文本信息的检索就可以完成对视频内容的检索。由于标注描

述有限、手工标注速度以及主观性强等问题，当前方法已经远远不能达到成千上
万的视频检索的要求，因此基于视频和图像内容信息的检索技术应运而生。该技

术的原理是先令机器储存大量的图像或视频，建立图像数据库。随后对需要检索
的视频进行检索包含目标物体的图像（或视频片段），从而对该视频内容自动进
行归纳。算法的核心技术是通过自动图像识别或理解图像重要特征的方法对视频

进行整合与归类，从而实现按图像内容从视频库中检索图像文件。底层视觉特征
和高层语义特征的提取是图像检索技术在发展中遇到的两大难题，从而导致目前

还未大规模应用。
随着人们对视频通信服务的需求量与日俱增，人们对通信业务的服务质量要
求也越来越高。由于当前网络宽带建设尚存不足，编码也存在优化的空间，视频

会议、视频监控和远程视频教育等的服务尚存在诸多值得改进的部分。因此，目
前相关人员需要着力解决视频图像技术亟待解决的问题，提升视频图像处理整体
质量，以满足大众多样化、高质量通信服务需求。

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