基于图稀疏Group Lasso算法的农业科教视频多语义标注方法

• 作者: 吴李康 孙佳明 段驰飞 蔡骋 邓兆利
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 农业科教视频 镜头检测 多语义标注 稀疏编码
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 133-135
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.06.72

摘要

针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,结合视频集内人工标注的标签,进行多语义的标注.农业科教视频多语义标注的试验表明,该方法能够实现语义的快速标注,并使得农业视频多语义标注的F综合指标达到64%.农业视频多语义标注效果,不仅可满足用户个性化的信息需求,同时也为农业知识视频检索等相关领域,提供了参考方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡骋	西北农林科技大学信息工程学院	23	158	8.0	11.0
2	孙佳明	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	吴李康	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	邓兆利	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	段驰飞	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0