10.11772/j.issn.1001-9081.2013.08.2293
基于异构信息双向传播的网络视频分类方法
针对以往大多数网络视频分类研究只将文本和视觉特征进行简单融合的问题,提出了基于异构信息双向传播的网络视频分类方法.首先基于K均值方法将视频关键帧聚类成多个簇,在帧层次上对视频数据进行建模;将每个簇中代表性关键帧的文本信息传播至该簇作为其文本解释,完成从文本至视觉模态的传播;对每个关键帧,将其对应簇的文本解释传播至该关键帧,完成从视觉至文本模态的传播;最后基于支持向量机(SVM)对网络视频进行分类.在信息的双重传播中两类异构数据得到了密切的融合.实验结果表明该方法有效地提高了网络视频分类的准确率.
网络视频分类、异构数据、视觉模态、文本模态、双向传播
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60905018;国家“十二五”科技支撑计划项目2011BAK08B02
2013-10-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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