一种基于交叉特征学习的复杂事件检测算法

武俊芳; 郭英

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一种基于交叉特征学习的复杂事件检测算法

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提出一种改进的事件检测算法,通过交叉特征学习实现相关样本的自适应利用.首先将相关性水平看成是有序标签,利用标签候选集中相邻两个相关性标签的最大容限准则进行模型学习.然后采用多核学习理论来定义标签加权问题,通过交叉特征预测来更新标签候选集合.重复上述步骤直到算法收敛为止,将最终获得的统一检测器用于事件检测.利用大规模TRECVID 2011数据集来测试本文算法,实验结果表明,就平均精度和Pmiss值而言,本文算法的检测性能优于当前其他算法.

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来源
《实验室研究与探索》 |2016年第5期|141-145,244|共6页
作者
武俊芳; 郭英;
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作者单位

河南理工大学万方科技学院,河南郑州451400;

南阳广播电视大学,河南南阳473036;

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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
复杂事件检测; 相关样本; 交叉特征学习; 标签候选集; 平均精度;

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