近年来,随着互联网技术和多媒体技术的飞速发展,用户上传到互联网上的图像、视频数量广泛增加。视频数据已经成为万维网、数字电视以及多媒体等其他领域内容的主要来源,其数量的急剧增长促使了人们在语义层面上进行管理和研究视频。语义即数据的含义,视频语义分析对视频检索以及视频结构化至关重要,人们可以从视频检测到的语义中获取很多重要信息。目前,如何帮助用户在庞大的视频数据量中快速准确地检索到所需信息成为迫切需要解决的问题。为了跨越视频低层特征和高层语义间的语义鸿沟,视频语义概念建模已经成为视频数据管理、分类和检索领域研究的热点问题,因此,对视频语义的分析和研究十分重要。本文首先介绍课题的研究背景和意义,深入分析课题的研究现状以及目前存在的问题;其次概述视频语义概念检测中的关键技术,如视频镜头分割技术、关键帧提取技术以及特征提取等。在目前视频语义分析理论研究的基础上,本文提出基于拓扑独立成分分析和高斯混合模型的视频语义概念检测方法、基于高斯云混合模型的视频语义概念检测方法,并在上述两种算法的基础上设计开发视频语义概念检测原型系统,主要研究内容如下:(1)提出基于拓扑独立成分分析和高斯混合模型的视频语义概念检测算法。首先通过拓扑独立成分分析对视频片段进行特征提取,该特征提取算法能够自动学习得到视频片段复杂不变性特征;其次利用高斯混合模型对视频视觉特征建模,描述特征的分布情况;最后构造高斯混合模型超向量进行视频语义概念检测。实验结果表明基于拓扑独立成分分析和高斯混合模型的视频语义概念检测算法能够克服目前手工制定特征提取算法的人为因素,减少特征建模过程中的量化误差,从而有效提高视频语义概念检测的准确性。(2)提出基于高斯云混合模型的视频语义概念检测算法。传统的高斯混合模型视频语义概念检测算法没有考虑概念中存在的不确定性,即随机性和模糊性。云模型能够对视频语义概念本身的模糊性和随机性进行处理,用一种更接近人的理解方式去描述视频语义。高斯云是云模型中一种,本文在高斯混合模型的基础上引入高斯云分布模型,用高斯云分布替代高斯分布,很好地解决了视频概念中的模糊性。实验表明将该方法应用到视频语义概念检测中能够提高模型对噪声的容忍能力,增强视频语义概念检测模型的泛化性,得到较为理想的视频语义概念检测结果。(3)运用面向对象的设计方法,采用MATLAB和C#混合编程技术,设计开发基于高斯混合模型视觉特征的视频语义概念检测原型系统,验证基于高斯云混合模型的视频语义概念检测算法的有效性和实用性。