基于联合特征的暴恐视频检测算法

• 作者: 孙锬锋 米阳 蒋兴浩
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: CSD MoSIFT 多示例学习 词袋模型 暴恐检测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 152-155
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3364字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.10.040

摘要

暴恐视频节目的自动检出对不良视频的管控非常有意义.文中提出了一种基于静态和动态联合特征的暴恐视频检测算法.文中的静态特征采用的是MPEG-7描述子中的颜色结构描述子(CSD),运动特征采用的MoSIFT特征.静态特征中引入了多示例学习(MIL)数据模型并提出了均值多样性密度算法.运动特征使用了词袋模型(BoW)数据模型.并提出了纵向降维算法和横向降维算法.两种特征算法各自得出对应分数,最后得出结果.通过实验表明,文中算法在公共库上的测试结果优于现有算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋兴浩	上海交通大学电子信息与电气工程学院	80	598	12.0	22.0
2	孙锬锋	上海交通大学电子信息与电气工程学院	49	353	10.0	18.0
3	米阳	上海交通大学电子信息与电气工程学院	2	9	1.0	2.0