1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....检索出犯罪嫌疑人曾出现过的视频图像，将会大大提高应急事件的处理能力，使得视频信息能发挥最大程度的利用效率。目前，应用于城市安防和城市交通的视频摄像机照相机已经十分普遍，而且数据十分惊人，如在车站地铁站高速公路十字路口隧道办公楼等地方都布置有用于监控的图像或视频采集设备。但是绝大多数摄像机采集的图像都是在中心监视器上显示并保存在硬盘阵列中。据统计，人观看视频画面的注意力通常只能保持在二十分钟左右。由此可见，目前绝大多数的视频采集只能起到事后查证的作用。而事后查证又是播放视频通过人来逐帧查看，个没有情节的视频序列是很难让人集中注意力的，海量视频的事后查看是件非常困难的事情。又如，在夜间及城交结合区域，经常会出现不遵守交通规则行驶的渣土车，超速超载随意变道抢闯红灯，尽管有大量的路口摄像机时刻记录着渣土车的视频信息，但是交警仍然很难做到视频成为其执法的依据......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....实验处理的视频为交通安防监控视频，般不存在镜头的变化，所以视频摘要的生成就不需要进行镜头检测，关键帧提取后就可生成视频摘要。评价关键帧提取的方法分为主观评价法和客观评价法，主观评价法根据测试用户对摘要视频的满意度进行评价，最后进行统计和比较，但是这种方法的准确性容易受测试用户的主观性影响，不能完全客观地比较各种算法的优劣。本文采用客观评价法，通过召回率和准确率两个指标综合比较算法的优劣性。基于的视频摘要实现算法是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表，采用误差平方和准则函数万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基于关键帧的视频摘要技术研究作为聚类准则函数。算法的基本思想是首先从数据集中随机选取个点作为质心，测量剩余的样本到质心的距离，并把它归到离它最近的质心的类。重新计算已经得到的各个类的质心距离。重复两步，如果相邻两次的聚类中心变化小于指定的阈值或者没有任何变化，说明样本调整结束。准则函数定义如下其中......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....智能化高清化网络化的数字视频监控得到前所未有的重视，海量视频信息的浓缩摘要基于视频内容分析后的系统决策将成为视频监控行业不可阻挡的发展趋势。如何在短时间内浏览海量视频数据库中视频信息，快速检索所需要的视频资料成为当前视频领域最为重要的研究内容，尤其是在交通和安防视频应用中显得尤为重要。例如年月日在南京发生的重大持枪抢劫案，公安部门花了巨大的警力查看南京各十字路口的视频信息，希望通过视频获取犯罪嫌疑人的蛛丝马迹......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....颜色特征是图像内容中最容易引起人类感知的种底层特征，也是图像最直观的特征，相对于其他特征，颜色特征非常稳定比较容易获取且计算简单。所以实验过程中使用颜色特征作为提取的特征。为了验证上述改进算法的有效性，实验选取不同情景下的安防监控视频。关键帧提取算万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基于关键帧的视频摘要技术研究法的有效性是通过计算召回率和准确率验证，召回率和准确率的计算公式为其中为正确检测出的关键帧的个数，为漏检的个数，为误检的个数。为了便于客观评价和比较改进算法和经典算法的优劣，采用召回率和准确率来验证关键帧提取算法的有效性。将提出的方法与基于帧差欧式距离的关键帧提取算法基于互信息量的提取算法和基于运动分析法的关键帧提取方法进行比较，所用的视频序列来自于自带的测试视频，实验结果比较如图图所示。图关键帧准确率比较图关键帧召回率比较根据实验结果分析可知，改进的聚类算法能够获得较好的准确率和召回率......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....图为对个样本点进行聚类的效果，其中取，算法流程如下没有进行聚类初始的样本集。随机选取个样本点作为实验的初始的聚类中心。通过计算每个样本点到聚类中心的距离，并把它归到最近的类。重新计算已经得到的各个类的中心。重复，通过计算每个样本点到聚类中心的距离，并把它归到最近的类。重复，重新计算已经得到的各个类的中心。图算法原理均值算法的缺点是在聚类之前必须设定聚类的个数，而设定不同的将会产生不同的聚类结果。如何选取最佳的从而获得最好的聚类结果却很难确定。另外，均值算法通常采用梯度法求极值，这使得算法很容易陷入局部解，不能求得全局最优解。以上这两点，限制了均值算法的应用范围。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基于关键帧的视频摘要技术研究改进的的算法原理算法是种广泛使用的无监督学习算法，算法思想简单易于实现。但该算法在聚类前需预设聚类个数和初始聚类中心。针对以上问题......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....通过帧差欧式距离，分析出视频中帧差的极大值个数和初始聚类中心，实现算法的改进，具体的算法思想设有段监控视频，帧数为，处理前，先将所有视频图像转换为灰度图象，为像素点的横纵坐标，改进的算法流程为将第帧图像与第帧图像对应像素的灰度值相减，得到为图像中像素点的坐标计算帧差，与，的欧式距离，得到其中以，为横坐标，对应的，为纵坐标，绘制二维坐标曲线。判断出其中的极大值点的横纵坐标值，和极大值点的个数，其中求出的平均值，个极值点中，纵坐标值大于的坐标点，选为最终的个优选的极值点，所有个极值点中优选的极值点的个数，即为最终算法中的，优选的极值点横坐标对应的帧即为初始聚类中心，记为，其中以上述算法中求得的优选极值点的个数作为算法聚类个数，以优选的极值点横坐标对应的帧作为初始聚类中心，然后执行算法，得到最终的聚类结果，并提取距离聚类中心最近的帧为关键帧。实验分析实验中，在平台下，通过进行聚类时......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....结构化分析镜头分割镜头转换类型常见镜头边界检测算法关键帧提取基于采样的关键帧提取方法基于帧间差的关键帧提取方法基于运动信息的关键帧提取方法基于聚类的关键帧提取方法基于关键帧的视频摘要的构造基于的视频摘要实现改进的的算法原理实验分析本章小结第三章基于对象的视频摘要技术研究基于对象的视频摘要的技术原理和框架基于对象的视频摘要的原理基于对象的视频摘要技术框架背景建模背景建模算法实验效果运动目标检测和提取运动目标检测算法算法介绍及运动目标提取运动目标跟踪和轨迹提取算法用于目标跟踪实验结果运动轨迹提取目标轨迹组合和优化能量目标函数能量目标函数最小化背景的重采样和摘要视频的拼接背景的重采样摘要视频的拼接本章小结第四章聚类视频摘要技术研究视频对象分类特征评价和选择方法万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文目录特征提取训练样本的生成分类器分类器的原理简介实验分析本章小节第五章系统软件设计和算法实现功能需求分析与简介简介简介开发环境搭建软件总......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....另外，试验结果显示，尽管改进的聚类算法不能每次实验都获得最好的试验结果，但是相比于需要人为设定阈值的基于互信息量的方法，其算法能够避免人为因素的影响。而光流法提取关键帧很多时候效果很好，但是运算量大，同时提取效果会受到视频内容的影响，如实验四。而仅仅对比帧差欧式距离法，改进的聚类算法优于前者。可见的改进算法提取的关键帧能较准确的表达视频的主要内容。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基于关键帧的视频摘要技术研究图视频摘要演示系统界面选取了段包含多个运动物体的安防监控视频帧，做具体说明，下图为利用不同算法提取的系列关键帧序列。图本文算法提取的关键帧图基于帧差算法提取的关键帧图基于互信息量的关键帧图基于光流法的关键帧图是改进算法提取出的关键帧，准确率达到，召回率为。图是利用帧差法提取出的关键帧的结果，准确率只有，召回率。图是利用互信息量提取出的关键帧的结果，准确率只有，召回率......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....从开始，扫描曲线，找到两个局部最大值和，和之间的局部最小值所对应的帧作为关键帧，其中和的值至少相差的值根据经验确定，然后把当前的的作为，继续寻找下个。此算法的缺点是，在分析运动时，运算量较大，并且局部最小值不定准确。基于聚类的关键帧提取方法基于聚类的关键帧提取方法以颜色直方图差作为图像帧间测度，将个镜头中所有的帧聚类到若干个类中，然后通过和个设定的阈值进行比较来确定每个类的密度。在考虑类的大小的情况下，若类足够大，则把其作为关键帧的类，选择距离该类中心最近的帧作为关键帧。基于聚类的思路能够很好地提取出视频的关键帧，但是，该方法也有其缺点聚类之前的聚类数目不确定，人工设定对最后的结果也会有很大的影响，且算法时间较长。基于关键帧的视频摘要的构造视频摘要是以自动或半自动的方式，从原始视频中提取的最有意义的部分，并将它们以种特定的方式进行组合。视频摘要能够使人们不必观看整个视频而了解视频的主要内容......”。