基于视觉词袋的视频检索校准方法

吴连亮; 蔡鸿明; 姜丽红

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基于视觉词袋的视频检索校准方法

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随着互联网技术的飞速发展，视频数据呈现海量爆炸式增长，传统的视频搜索引擎多数采用单一的基于文本的检索方法，该检索方法对于视频这类非结构化数据，存在着内容缺失、语义隔阂等问题，导致检索结果相关度较低。提出一种基于视觉词袋的视频检索校准方法，该方法结合了视频数据的可视化特征提取技术、TF-IDF技术、开放数据技术，为用户提供优化后的视频检索校准结果。首先，基于HSV模型的聚类算法提取视频的关键帧集合及关键帧权值向量；接着用关键帧图像的加速稳健特征等表示视频的内容特征，解决视频检索的内容缺失问题；然后利用TF-IDF技术衡量查询语句关键字的权值，并开放数据获得查询语句关键字的可视化特征和语义信息，解决视频检索的语义隔阂问题；最后，将提出的基于视觉词袋的视频检索校准算法应用于Internet Archive数据集。实验结果表明，与传统的基于文本的视频检索方法相比，该方法的平均检索结果相关度提高了15％。

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来源
《图学学报》 |2016年第1期|P.66-73|共8页
作者
吴连亮; 蔡鸿明; 姜丽红;
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作者单位

上海交通大学软件学院,上海200240;

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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
视觉词袋加速稳健特征 TF-IDF 关键帧提取开放数据检索校准;

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