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1、視頻內(nèi)容的識(shí)別與檢測(cè)是近十年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)十分熱門的話題。隨著視頻監(jiān)控應(yīng)用的需求的大量上升,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景涉及到了視頻內(nèi)容的自動(dòng)識(shí)別檢測(cè)。利用視頻內(nèi)容檢測(cè)技術(shù),可以自動(dòng)地分析視頻中諸如人體等對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模式,可以自動(dòng)的檢測(cè)視頻中是否含有不健康或者需要屏蔽的信息,也可以在人機(jī)交互、視頻檢索等方面發(fā)揮重要的作用。
本文主要著眼于視頻中人行為的識(shí)別以及不健康視頻的檢測(cè),根據(jù)這兩方面不同的側(cè)重
2、點(diǎn),使用不同的技術(shù),包括時(shí)空特征的提取分析、大量雙模態(tài)特征的融合、視覺(jué)/音頻詞袋模型向量生成、包含二次預(yù)測(cè)的SVM分類框架以及識(shí)別不健康信息的分層檢測(cè)架構(gòu)。
在人行為識(shí)別方面,本文提出了一種空-時(shí) SURF(快速魯棒特征)特征描述子,并且結(jié)合視頻詞匯概念,應(yīng)用于人行為識(shí)別。這種新的描述子在行為識(shí)別應(yīng)用中能很好的體現(xiàn)視頻的時(shí)空本質(zhì),該描述子通過(guò)詞袋(Bag of Words)模型來(lái)表征視頻,在表征過(guò)程使用了soft-weight
3、ing(非硬性權(quán)重)。實(shí)驗(yàn)以瑞典皇家理工學(xué)院的行為識(shí)別數(shù)據(jù)集作為測(cè)試對(duì)象,實(shí)驗(yàn)即使用了相關(guān)領(lǐng)域傳統(tǒng)的分類策略,同時(shí)引入了包含二次判斷的投票系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)證明了結(jié)合這種特征描述子和視頻詞匯的行為識(shí)別框架在速度和準(zhǔn)確率上都要優(yōu)于現(xiàn)有的一些方法,同時(shí)新的分類策略在某些行為類型上要超過(guò)傳統(tǒng)的分類方法,能有效地應(yīng)用于行為識(shí)別領(lǐng)域。
在不健康內(nèi)容檢測(cè)方面,本文根據(jù)暴力和色情這兩類典型的不健康視頻的固有特征,設(shè)計(jì)兩套有所針對(duì)性的檢測(cè)流程。使用改
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