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文檔簡介
1、近年來,隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展,視頻應(yīng)用服務(wù)迅猛發(fā)展。豐富的數(shù)字視頻資源既有來自傳統(tǒng)電視媒體,也包括了互聯(lián)網(wǎng)視頻門戶網(wǎng)站。如何對海量的視頻進行有效的組織、管理、利用,基于視頻內(nèi)容的檢索技術(shù)即CBVR(Content-basedVideo Retrieval)應(yīng)運而生。內(nèi)容檢索主要基于視頻的低層視覺特征,包括顏色、紋理、形狀等靜態(tài)特征,而人對視頻描述的理解是基于語義層次的。視頻語義的復(fù)雜性、模糊性以及主觀性使得低層特征和高層語義之間存在著
2、“語義鴻溝”,這一問題一直沒有很好的解決。因此,為用戶提供一個符合人的感知的視頻標(biāo)注系統(tǒng),從而使低層特征與圖像的高級語義聯(lián)系關(guān)聯(lián)更加密切,縮小低層特征與高層語義的“語義鴻溝”問題,成為視頻檢索研究的熱點。
目前自動視頻語義標(biāo)注方法多基于機器學(xué)習(xí)理論,采用全監(jiān)督的標(biāo)注方法取得了一些成效。然而,取得大量標(biāo)注的視頻樣本是需要付出大量人工,相比而言,未標(biāo)記的視頻樣本卻是很容易得到。因此,通過少量標(biāo)記樣本和大量未標(biāo)記樣本進行分類的半
3、監(jiān)督學(xué)習(xí)方法稱為研究的重點。半監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中,如何有效利用未標(biāo)記樣本的潛在信息稱為問題的關(guān)鍵。
本論文從理論和實踐兩方面進行論述。對視頻的分析、特征提取、語義概念的高層映射等關(guān)鍵技術(shù)論述的基礎(chǔ)上,介紹了基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的視頻標(biāo)注系統(tǒng)的實現(xiàn)。本文從MPEG-7描述標(biāo)準(zhǔn)的角度,研究了視頻低層特征顏色、紋理和形狀等特征的提取方法?;诎氡O(jiān)督學(xué)習(xí)方法,介紹了機器學(xué)習(xí)中半監(jiān)督學(xué)習(xí)在語義標(biāo)注方面的應(yīng)用。針對LS-SVM算法,提出了Tr
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