基于AdaBoost的多特征融合指纹检索方法

摘要：

为提高视频内容检索方法的鲁棒性,提出一种基于AdaBoost的多特征融合指纹检索方法.通过对样本数据的训练,自适应地获得尺度不变特征变换特征、运动特征以及音频特征的权重,利用得到的权重融合音视频特征,以产生视频指纹.实验结果表明,该方法的准确性较高,在尺度变化、亮度变化、音频噪音攻击下具有较好的鲁棒性.

关键词：AdaBoost算法、视频指纹、运动特征、音频特征、动态贝叶斯网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目"面向全网运营的数字卡通工程化技术研究与应用"2007BAH14B05

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：272-275