一种新的基于RVM的视频关键帧语义提取算法

• 作者: 吴昌 王万良 蒋一波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 相关向量机 关键帧语义 图分割模型 主动训练策略 最优二叉树
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1580-1583
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.107

摘要

将相关向量机理论应用于视频关键帧语义提取.该方法把关键帧中的HSV颜色直方图、MPEG-7边缘直方图和灰度共生矩阵相结合,建立特征标定向量集;基于图分割模型对二叉树多分类器结构进行优化,构建最优二叉树语义多分类模型并采用主动训练策略进行训练优化;利用RVM模型对关键帧特征向量集进行训练和检测,进而得到语义.实验结果表明,所提方法与其他方法相比,不但有较高的准确率,而且在模型的稀疏性、分类检测时间等性能方面也有很好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万良	浙江工业大学计算机科学与技术学院	303	3770	29.0	48.0
2	蒋一波	浙江工业大学计算机科学与技术学院	33	205	8.0	13.0
3	吴昌	浙江工业大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0