基于非線性可鑒別的稀疏表示視頻語(yǔ)義分析方法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于非線性可鑒別的稀疏表示視頻語(yǔ)義分析方法研究的開(kāi)題報(bào)告1.研究背景和意義視頻語(yǔ)義分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它涉及到許多應(yīng)用場(chǎng)景，如視頻監(jiān)控、智能家居、教育視頻等。在過(guò)去的幾年中，視頻語(yǔ)義分析已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但是面對(duì)實(shí)際的復(fù)雜場(chǎng)景，仍然存在許多挑戰(zhàn)。其中最主要的挑戰(zhàn)是如何有效地表示視頻數(shù)據(jù)，并從中挖掘出有用的語(yǔ)義信息。稀疏表示是一個(gè)常用的數(shù)據(jù)表示方法，已經(jīng)被成功地應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域中。而近年來(lái)，它也被引入到視頻語(yǔ)義分析中。稀疏表示方法利用信號(hào)在某個(gè)基向量系下的表示表示來(lái)表示信號(hào)，從而達(dá)到降維和特征提取的目的。它對(duì)于保留數(shù)據(jù)間高維特征關(guān)系有很好的效果，具有應(yīng)用前景。2.研究?jī)?nèi)容和方法本次研究的內(nèi)容是基于非線性可鑒別的稀疏表示方法，探索視頻語(yǔ)義分析的實(shí)現(xiàn)方法。具體包括以下內(nèi)容：（1）視頻數(shù)據(jù)的處理與表示。采用稀疏表示對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和特征提取，以期獲得更好的表達(dá)方法。（2）非線性可鑒別特征提取。使用非線性可鑒別算法對(duì)特征進(jìn)行提取，有效識(shí)別不同視頻類(lèi)之間的差異。該方法將加快分析任務(wù)的執(zhí)行并提高預(yù)測(cè)性能。（3）高效的語(yǔ)義分類(lèi)算法。通過(guò)對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)實(shí)現(xiàn)高效的語(yǔ)義分類(lèi)算法，以此提升分類(lèi)精度和效率。3.預(yù)期成果這項(xiàng)研究將探索視頻語(yǔ)義分析中的稀疏表示方法，并使用一種非線性可鑒別特征提取算法。我們將實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的框架，它能夠適應(yīng)不同的視頻類(lèi)型和分辨率。預(yù)期成果包括以下：（1）高精度的視頻語(yǔ)義分類(lèi)算法（2）不同視頻類(lèi)之間易于區(qū)分的鑒別性特征（3）更高效和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能力4.研究實(shí)施計(jì)劃及進(jìn)度安排本研究計(jì)劃在兩年內(nèi)完成。以下是主要的進(jìn)度安排：第一年：1.調(diào)查和分析當(dāng)前視頻語(yǔ)義分析領(lǐng)域研究進(jìn)展2.基于稀疏表示的視頻數(shù)據(jù)表示3.學(xué)習(xí)非線性可鑒別的特征提取4.實(shí)現(xiàn)和測(cè)試基礎(chǔ)分類(lèi)算法第二年：1.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評(píng)估2.算法優(yōu)化和性能改進(jìn)3.實(shí)現(xiàn)和評(píng)估優(yōu)化后的分類(lèi)算法5.參考文獻(xiàn)[1]YangJ,ZhangY.Nonlineardiscriminantsparserepresentationforfacerecognition[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2012,34(7):1393-1406.[2]何政,丁雪平,雷寧,等.結(jié)合時(shí)空信息的視頻分類(lèi)算法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2019,42(S1):156-163.[3]CaiT,ZhangL.Jointsegmentationandclassificationofhumanactionsinvideo[J].