基于HHMM的多线索融合和事件推理方法

• 作者: 张翔 徐光祐 金国英 陶霖密
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 视频处理和分析 基于内容检索 事件检测 分层隐Markov模型(HHMM)
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3941字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2007.01.030

摘要

为了解决基于内容检索技术中低层特征与高层语义之间存在语义间隔问题提出了基于多层次线索与事件的分层模型,以及相应的基于分层隐Markov模型(HHMM)的多线索融合和事件推理方法.其中线索是对事件进行推理的要素,它是低层特征与事件之间的中间层次.在将视频流分割为镜头后,从各个镜头中抽取若干与事件密切相关的线索,构造并训练各事件的HMM模型,用于融合线索和进行事件推理.由于输入视频通常包含多个事件,不可避免会遇到时域分割问题,因此构造一个HHMM模型用于同时进行视频流的合理分割和事件的识别.对足球视频的大量实验结果表明,该方法可有效地检测足球视频事件,并在抽取的线索不完全可靠的情况下具有一定的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶霖密	清华大学计算机科学与技术系	23	557	10.0	23.0
2	徐光祐	清华大学计算机科学与技术系	63	2300	23.0	47.0
3	张翔	清华大学计算机科学与技术系	51	998	15.0	31.0
4	金国英	清华大学计算机科学与技术系	4	50	3.0	4.0