基于多模态子空间相关性传递的视频语义挖掘

被引：12

作者：

刘亚楠

吴飞

庄越挺

机构：

[1] 浙江大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机研究与发展 | 2009年 / 01期

关键词：

视频语义挖掘; 多模态; 语义概念检测; 子空间相关性传递; 时序关联共生特性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

在视频语义信息理解和挖掘中,充分利用图像、音频和文本等多模态媒质之间的交互关联是非常重要的研究方向.考虑到视频的多模态和时序关联共生特性,提出了一种基于多模态子空间相关性传递的语义概念检测方法来挖掘视频的语义信息.该方法对所提取视频镜头的多模态底层特征,根据共生数据嵌入(co-occurrence data embedding)和相似度融合(Si mFusion)进行多模态子空间相关性传递而得到镜头之间的相似度关系,接着通过局部不变投影(locality preserving projections)对原始数据进行降维以获得低维语义空间内的坐标,再利用标注信息训练分类模型,从而可对训练集外的测试数据进行语义概念检测,实现视频语义信息挖掘.实验表明该方法有较高的准确率.

引用

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