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一种多示例学习的特殊视频检测算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.17 MB | 2021-03-31

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　　已有的基于梯度方向直方图信息的视频内容检测算法侧重在二维的视频帧上提取特征，忽略了视频内容在时间维度上的相关性。提取局部梯度间潜在的共生关系特征可一定程度上提髙算法的检测准确率;同时，对相邻特征池化可有效减少特征降维过程中的信息丢失。基于此，利用视频帧间结构信息通过卷积运算构建共生梯度直方图的三维结构，然后对相邻特征池化实现描述特征的有效降维，解决了忽略帧间信息影响识别准确率以及高维度特征难以训练的问题;将视频特征映射到多示例学习中的示例和包，非常容易地实现了对不同长度视频的检测在公开测试数据集 Hockey、M进行测试，实验结果显示， Hockey数据集上算法的检测准确率高于现有最优算法3%， Movie数据集上的检测准确率高于现有最优算法0.5%，验证了新特征与算法的有效性。

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