基于支持向量机元分类器的体育视频分类

张龙飞; 曹元大; 周艺华; 李剑

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基于支持向量机元分类器的体育视频分类

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为弥补特征提取中的语义缺陷,提出了一种利用领域知识规则填补特征与高级语义之间鸿沟的思想,从体育视频中对语义对象进行有效的特征提取,并采用支持向量机元分类器和组合策略对体育视频进行分类的方法.实验表明,该分类方法对大部分体育视频都具有很好的分类效果,平均准确率可达92.23%,优于其他提取特征无语义关联的分类方法.

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来源
《北京理工大学学报》 |2006年第1期|41-44|共5页
作者
张龙飞; 曹元大; 周艺华; 李剑;
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作者单位

北京理工大学计算机科学技术学院;

北京邮电大学计算机系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
视频分类; 领域知识规则; 支持向量机; 体育视频分类; 元分类器;

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