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摘要:
在基于语义的视频检索系统中,为了弥补视频底层特征与高层用户需求之间的差异,提出了时序概率超图模型.它将时间序列因素融入到模型的构建中,在此基础上提出了一种基于时序概率超图模型的视频多语义标注框架(TPH-VMLAF).该框架结合视频时间相关性,通过使用基于时序概率超图的镜头多标签半监督分类学习算法对视频镜头进行多语义标注.标注过程中同时解决了已标注视频数据不足和多语义标注的问题.实验结果表明,该框架提高了标注的精确度,表现出了良好的性能.
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文献信息
篇名 基于时序概率超图模型的视频多语义标注
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 视频标注 多语义标注 时序概率超图 时间相关性 半监督学习
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 197-201
页数 5页 分类号 TP391
字数 2725字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1106-0591
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 詹永照 江苏大学计算机科学与通信工程学院 189 1744 21.0 31.0
2 柯佳 江苏大学计算机科学与通信工程学院 19 89 5.0 9.0
3 代东锋 江苏大学计算机科学与通信工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
视频标注
多语义标注
时序概率超图
时间相关性
半监督学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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