Den ökade tillgängligheten och användningen av digital video online har skapat ett behov av automatiserade tekniker för videoinnehållsanalys, inklusive indexering och insamling. Automatisering av indexering minskar bearbetningskostnaden avsevärt genom att minimera tråkiga arbeten. Traditionella videosökningsmetoder baserade på videometadata, misslyckas med att möta tekniska utmaningar på grund av stor och snabb tillväxt av multimediadata, kräver effektiva hämtningssystem. En av de mest populära lösningarna för indexering är att extrahera funktionerna i video nyckelramar för att utveckla ett Content Based Video Retrieval (CBVR) system. CBVR fungerar effektivare eftersom dessa handlar om videoinnehåll snarare än videometadata. Olika funktioner som färg, textur, form kan integreras och användas för video indexering och hämtning. Genomfört CBVR-system experimenteras baserat på integrering av textur-, färg- och kantfunktioner för videohämtning. Entropy är en texturdeskriptor som används för nyckelramextraktion och videoindexering. Men entropi, färg (RGB) och edge detektion algoritmer används för video hämtning. Dessa funktioner kombineras på olika sätt som entropyedge, entropy-färg för resultatförfining. Dataset skapas med videor från olika domäner som e-lärande, natur, konstruktion etc. Genom kombinationen av dessa egenskaper på olika sätt uppnådde vi jämförande resultat. Resultatet visar att en kombination av två eller många funktioner ger bättre hämtning.
P.M.Kamde m.fl. REF använde en texturdeskriptormetod för nyckelramextraktion, videoindexering och algoritmer för detektering av kanter för videosökning.
Entropy Supported Video Indexing for Content based Video Retrieval
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}