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

孔玮婷; 詹永照

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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

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针对目前词袋模型(BoW)视频语义概念检测方法中的量化误差问题,为了更有效地自动提取视频的底层特征,提出一种基于拓扑独立成分分析(TICA)和高斯混合模型(GMM)的视频语义概念检测算法.首先,通过TICA算法进行视频片段的特征提取,该特征提取算法能够学习到视频片段复杂不变性特征;其次利用GMM方法对视频视觉特征进行建模,描述视频特征的分布情况;最后构造视频片段的GMM超向量,采用支持向量机(SVM)进行视频语义概念检测.GMM是BoW概率框架下的拓展,能够减少量化误差,具有良好的鲁棒性.在TRECVID 2012和OV两个视频库上,将所提方法与传统的BoW、SIFT-GMM方法进行了对比实验,结果表明,基于TICA和GMM的视频语义概念检测方法能够提高视频语义概念检测的准确率.

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来源
《计算机应用》 |2016年第3期|770-773814|共5页
作者
孔玮婷; 詹永照;
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作者单位

江苏大学计算机科学与通信工程学院;

江苏镇江212013;

江苏大学计算机科学与通信工程学院;

江苏镇江212013;

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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
视频语义检测; 拓扑独立成分分析; 高斯混合模型; 词袋模型; 支持向量机;

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