基于稀疏化图结构的转导多标注视频概念检测算法

• 作者: 吴秀清 孙福明 蔡俊杰 赵英海
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏化描述 概念检测 多标注 半监督学习
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 825-832
• 分类号: TP391
• 字数: 7252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.06.015

摘要

提出一种基于稀疏化图结构的转导多标注视频概念检测算法.首先,该方法通过信号稀疏化表达方法挖掘样本间视觉相似性关系与概念间分布相关性关系.然后,基于离散隐马尔可夫随机场构建多标注稀疏化图结构完成转导半监督视频概念检测.相关性信息的稀疏化表达可有效去除冗余信息的影响,降低图分类算法的问题复杂度,提高概念检测效率和分类效果.算法在TRECVID 2005数据集上进行实验,并与多种有监督、半监督分类算法进行结果比较.实验结果验证该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴秀清	中国科学技术大学信息科学技术学院	64	802	16.0	25.0
2	孙福明	辽宁工业大学电子与信息工程学院	58	153	6.0	7.0
3	赵英海	中国科学技术大学信息科学技术学院	4	52	2.0	4.0
7	蔡俊杰	中国科学技术大学信息科学技术学院	1	4	1.0	1.0