基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

• 作者: 李梅 樊刘娟 王晶
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: MFA 融合分析 多模态特征 降维
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊刘娟	太原理工大学计算机科学与技术学院	4	45	3.0	4.0
2	李梅	太原理工大学计算机科学与技术学院	5	11	2.0	3.0