| 基于SVM的视频关键帧语义检索系统 |
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| 引用本文： | 高芙蓉,王万良,蒋一波.基于SVM的视频关键帧语义检索系统[J].计算机工程与设计,2010,31(24). |
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| 作者姓名： | 高芙蓉 王万良 蒋一波 |
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| 摘 要： | 为缩小"语义鸿沟",探讨了将支持向量机(SVM)应用于视频语义检索,提出了利用多变量支持向量机回归方法(SVR)进行语义自动标注,再将SVM分类应用于关键帧的语义检索的反馈中,改进了传统的SVM反馈方法.一方面记忆并累加样本集,优化负例选择,平衡正负样本数目,使训练集样本保持动态增长的平衡状态;另一方面,保存每次满意查询的SVM模型,使本次的反馈信息得以继续使用,从而建立SVM反馈的长期记忆机制.实验结果表明,与基于内容的SVM反馈检索相比,改进后的基于SVM反馈的视频语义关键帧检索的准确率和检索效率都有所提高.
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| 关 键 词： | 视频语义检索 相关反馈 支持向量机 长期记忆 语义标注 |
Semantic video retrieval system based on SVM |
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| GAO Fu-rong,WANG Wan-liang,JIANG Yi-bo.Semantic video retrieval system based on SVM[J].Computer Engineering and Design,2010,31(24). |
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| Authors: | GAO Fu-rong WANG Wan-liang JIANG Yi-bo |
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