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摘要:
针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视频的卷积神经网络特征和颜色特征,将两者融合后进行降维得到特征矩阵;然后将特征矩阵与训练样本的标签分布一起输入到LDL模型中;最后根据模型输出的标签分布选取关键帧,生成视频摘要.在基准数据集上与其他算法的实验表明,该算法生成的摘要与用户创建的摘要一致性很高,明显优于其他算法.
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文献信息
篇名 基于标签分布学习的视频摘要算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 视频摘要 标签分布学习模型 多标记学习 关键帧
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 104-110
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 6312字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2019.17281
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 李华 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 189 3087 30.0 49.0
5 刘玉杰 中国石油大学计算机与通信工程学院 11 75 6.0 8.0
6 李宗民 中国石油大学计算机与通信工程学院 10 95 6.0 9.0
7 唐顺静 中国石油大学计算机与通信工程学院 1 4 1.0 1.0
8 高永标 中国石油大学计算机与通信工程学院 1 4 1.0 1.0
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2019(2)
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研究主题发展历程
节点文献
视频摘要
标签分布学习模型
多标记学习
关键帧
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
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