基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法

摘要：

为了提高视频语义分析的准确性,提出一种基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法.该方法在K-SVD稀疏表示字典优化算法中引入了核函数和类别矢量,将稀疏表示特征映射到高维空间并使之满足类内离散度小、类间离散度大的Fisher准则,建立了可鉴别模型.使用该模型对字典的优化求解产生约束,形成了优化字典.将该字典用于求解视频特征的稀疏表示,同时提出了视频特征稀疏表示的分类鉴别准则来分析视频语义.在TRECVID 2007的新闻视频库上进行了视频语义概念分析.试验结果表明,该方法显著提高了视频特征稀疏表示的鉴别性,从而提高了视频语义分析准确性.

关键词：语义分析、视频语义、稀疏表示、可鉴别、核函数、K-SVD

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170126

在线出版日期：2013-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：669-674