一种基于TSP-KNN的事件相关故事单元检索算法

摘要：

在传统的基于内容视频检索的方法中,由于视频的领域较宽,视频的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义鸿沟,常导致检索效果不佳.本文认为更有现实意义的做法是,以含有比镜头更多语义信息的事件相关故事单元为检索单位,通过提取事件相关媒体中的文本信息并利用机器学习方法自动建立事件类的模型,从而提供概念化的故事单元查询方式.本文提出了组合特征选择方法和一种二阶段修剪KNN:TSP-KNN,组合特征选择方法相对于MI方法更适合事件相关故事单元的检索.二阶段修剪KNN先对训练集进行修剪,然后再用KNN训练得到分类器,该方法解决了样本混叠以及多中心分布问题.实验结果表明所提出的方法是有效的,明显地提高了事件相关故事单元的检索性能.

关键词：故事单元分割、基于内容的视频检索、组合特征选择、二阶段修剪K近邻

所属期刊栏目：22

分类号：TN91

资助基金：国家自然科学基金60473117;国家高技术研究发展计划863计划2001AA115123

在线出版日期：2007-10-08（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：755-760