基于朴素贝叶斯模型的新闻故事分割方法

• 作者: 彭天强 李弼程
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 故事分割 朴素贝叶斯模型 多模态融合 中级特征 视频检索
• 年，卷（期）: 2009,（20）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-180
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 4886字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.20.063

摘要

提出一种基于朴素贝叶斯模型的新闻视频故事分割方法.通过对新闻视频进行镜头检测,获得候选故事边界点,从候选边界点周围镜头提取多模态中级特征,形成属性集合作为输入,应用朴素贝叶斯模型对候选边界点进行分类后对结果进行后处理,得到新闻故事.实验结果表明,该方法获得了较高的查准率和查全率,对不同类型的新闻节目有良好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭天强	解放军信息工程大学信息工程学院信息科学系	7	32	4.0	5.0
2	李弼程	解放军信息工程大学信息工程学院信息科学系	77	636	13.0	22.0