基于独立子空间分析的不良视频检测方法

• 作者: 卢斌 孙锬锋 蒋兴浩
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 视频检测 视频分类 非监督学习 独立子空间分析网络 词袋
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: ?开发研究与工程应用?
• 页码范围: 305-308
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.052

摘要

为了检测网络中含有不良内容的视频，提出一种基于非监督学习特征的不良视频检测方法。该方法使用独立子空间分析网络对未标定视频进行训练，学习视频中的运动模式，使用训练好的网络对待测视频提取运动特征。该特征结合词袋模型，通过支持向量机的分类实现不良视频的检测。相比传统的光流、运动直方图等人工设计的特征，该特征计算效率高，且检测效果对视频质量不敏感。在视频库上进行实验后，发现该方法对不良视频的检测准确率相较于对比算法提高约10％。

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	卢斌	上海交通大学电子信息与电气工程学院	3	2	1.0	1.0