2-视频语义概念检测.pptx

1、基于图像语义概念检查、回顾、基于文本描述的图像检索内容的图像检索结构分析特征提取图像摘要图像索引基于人界面语义的图像检索，利用大规模数据挖掘即因特网检索问题视觉概念标记问题语义概念检查因特网上的用户标签信息语义模糊性基于语义概念查询。 如何使用因特网上的用户标签信息来虚假地保存真正的公众标签信息，从而发挥公众的力量，大规模数据挖掘或因特网搜索问题视觉概念标签问题语义概念检验使用因特网上的用户标签信息。 ESPGame基于交互概念的检索和人机界面问题实例查询等。 语义模糊性是基于概念查询的。 不灵活的相似图像检查和视频复制行为的分析与研究、回顾、提纲、基本的语义概念检查方法特征融合分类器融合模型

2、相关，手工构建，通过手工制定规则构建基础特征与高级语义的映射关系。 选择“news anchor person”(1995 )、“sunsets(1997 )、“indoorandoutdoor(1998 )和“cityscapeandlanned”。 的双曲馀弦值。 构建规则、机器学习方法，根据机器学习方式构建基础特征与高度意义的映射关系。 选择m.r.nap硬件和t.s .黄色，2001，“aprobabilisticframeworkforsemanticvideoindexing，入门和重复。 的双曲馀弦值。 机器学习、机器学习语义概念检查、视频结构化特征提取学习方法、学习器、训练阶段

3、、测试阶段、学习器、特征提取、特征提取、模型、结构化分析、训练视频、测试视频颜色、纹理、形状等因大小而异。 全局、局部、点文本特征单词向量等语音特征MFCC时间序列特征运动向量、学习方法、目的：在有限的训练数据集上学习某种意义概念模型。 问题：超调和维度灾害。 由于训练数据不足，训练数据有拟合的倾向，导致过拟合的特征过多，维灾SVM学习器框架能够较好地解决拟合问题和维灾。 SVM，目标：寻找最大边缘的超平面，根据结构风险最小化理论(SRM理论)，最大化决策边界的边缘分类器确保最差情况下的泛化误差最小，可以很好地避免过拟合，决策方程式：修正运算中修正支持向量，输入向量、SVM-非线性可分、决策方

4、程：空间变换：新决策方程：核函数：核函数、核函数的选择只要满足Mercer原理，就能保证核函数始终可以用高维空间中两个输入向量的点积表示。 常用的核函数有：特征融合、需要保证、特征提取1、特征提取2、特征提取3、融合方法、学习器、特征融合、单模式特征融合。 视觉特征。 颜色、纹理、全局和局部特征多模式特征的融合。 视觉和文本、视觉和音频、视频和both的优点：可以全方位表现视频。 弱点：融合方法麻烦，修正量大，特征融合，同步形状特征：帧级文本特征：有关时间的运动特征镜头级。 正交化最小，最大值高斯正交化变换Fisher判别最小描述原则。 平衡维度的灾害和表现能力，要求分类器融合、独立的特征，或者独立的分类器，或者独立注释集的各个分类器的输出值。 离散值、概率值等。、特征提取1、特征提取2、特征提取3、学习器1、学习器2、学习器3、融合方法、分类器融合和采用独立的特征。 特征池方法独立的分类器。 不同的学习算法不同的残奥仪表独立的训练资料。 bagging方法、分类器融合、组合方式监督学