基于自适应量化LDA模型的视频场景分类算法

• 作者: 李凌 杨华 樊亚文 郑世宝
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应量化 LDA 光流 特征提取 视频场景分类
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 121-124,133
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8692.2012.11.036

摘要

传统的基于特征提取的视频场景分类算法都是使用固定的量化方案,在量化的过程中对信息的利用程度不高.针对这一点提出了一种自适应的量化方案,对于光流的位置和方向分别进行非均匀的量化.这样能够最大限度地保留统计得到的底层特征分布信息,从而提高最终场景分类的整体算法性能.详细分析了自适应量化的原理,给出了自适应量化的步骤和算法流程,随后对比了使用改进的自适应量化方案和传统算法的实验结果.结果表明,改进后的算法一方面可以减少LDA模型的输入词典规模,提高运算效率,另一方面改进后的算法在检测的成功率上高于传统的算法,能够有效提升算法性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凌	上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所	14	286	8.0	14.0
2	郑世宝	上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所	73	705	13.0	24.0
3	杨华	上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所	49	386	10.0	17.0
4	樊亚文	上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所	3	41	3.0	3.0