基于Co-Training策略的视频广告文本检测

• 作者: 刘楠 朱振峰 赵耀
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本检测 协同学习 支持向量机 广告检测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 1-7
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2010.05.001

摘要

同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式.为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co-training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述.另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co-training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的.通过实验,本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10%左右的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱振峰	北京交通大学计算机与信息技术学院	19	93	6.0	8.0
2	赵耀	北京交通大学计算机与信息技术学院	61	474	12.0	19.0
3	刘楠	北京交通大学计算机与信息技术学院	5	7	2.0	2.0