2-視頻語義概念檢測(cè).pptx

1、基于圖像語義概念檢查、回顧、基于文本描述的圖像檢索內(nèi)容的圖像檢索結(jié)構(gòu)分析特征提取圖像摘要圖像索引基于人界面語義的圖像檢索，利用大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘即因特網(wǎng)檢索問題視覺概念標(biāo)記問題語義概念檢查因特網(wǎng)上的用戶標(biāo)簽信息語義模糊性基于語義概念查詢。 如何使用因特網(wǎng)上的用戶標(biāo)簽信息來虛假地保存真正的公眾標(biāo)簽信息，從而發(fā)揮公眾的力量，大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘或因特網(wǎng)搜索問題視覺概念標(biāo)簽問題語義概念檢驗(yàn)使用因特網(wǎng)上的用戶標(biāo)簽信息。 ESPGame基于交互概念的檢索和人機(jī)界面問題實(shí)例查詢等。 語義模糊性是基于概念查詢的。 不靈活的相似圖像檢查和視頻復(fù)制行為的分析與研究、回顧、提綱、基本的語義概念檢查方法特征融合分類器融合模型

2、相關(guān)，手工構(gòu)建，通過手工制定規(guī)則構(gòu)建基礎(chǔ)特征與高級(jí)語義的映射關(guān)系。 選擇“news anchor person”(1995 )、“sunsets(1997 )、“indoorandoutdoor(1998 )和“cityscapeandlanned”。 的雙曲馀弦值。 構(gòu)建規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)方法，根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)方式構(gòu)建基礎(chǔ)特征與高度意義的映射關(guān)系。 選擇m.r.nap硬件和t.s .黃色，2001，“aprobabilisticframeworkforsemanticvideoindexing，入門和重復(fù)。 的雙曲馀弦值。 機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)語義概念檢查、視頻結(jié)構(gòu)化特征提取學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)器、訓(xùn)練階段

3、、測(cè)試階段、學(xué)習(xí)器、特征提取、特征提取、模型、結(jié)構(gòu)化分析、訓(xùn)練視頻、測(cè)試視頻顏色、紋理、形狀等因大小而異。 全局、局部、點(diǎn)文本特征單詞向量等語音特征MFCC時(shí)間序列特征運(yùn)動(dòng)向量、學(xué)習(xí)方法、目的：在有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)某種意義概念模型。 問題：超調(diào)和維度災(zāi)害。 由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，訓(xùn)練數(shù)據(jù)有擬合的傾向，導(dǎo)致過擬合的特征過多，維災(zāi)SVM學(xué)習(xí)器框架能夠較好地解決擬合問題和維災(zāi)。 SVM，目標(biāo)：尋找最大邊緣的超平面，根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論(SRM理論)，最大化決策邊界的邊緣分類器確保最差情況下的泛化誤差最小，可以很好地避免過擬合，決策方程式：修正運(yùn)算中修正支持向量，輸入向量、SVM-非線性可分、決策方

4、程：空間變換：新決策方程：核函數(shù)：核函數(shù)、核函數(shù)的選擇只要滿足Mercer原理，就能保證核函數(shù)始終可以用高維空間中兩個(gè)輸入向量的點(diǎn)積表示。 常用的核函數(shù)有：特征融合、需要保證、特征提取1、特征提取2、特征提取3、融合方法、學(xué)習(xí)器、特征融合、單模式特征融合。 視覺特征。 顏色、紋理、全局和局部特征多模式特征的融合。 視覺和文本、視覺和音頻、視頻和both的優(yōu)點(diǎn)：可以全方位表現(xiàn)視頻。 弱點(diǎn)：融合方法麻煩，修正量大，特征融合，同步形狀特征：幀級(jí)文本特征：有關(guān)時(shí)間的運(yùn)動(dòng)特征鏡頭級(jí)。 正交化最小，最大值高斯正交化變換Fisher判別最小描述原則。 平衡維度的災(zāi)害和表現(xiàn)能力，要求分類器融合、獨(dú)立的特征，或者獨(dú)立的分類器，或者獨(dú)立注釋集的各個(gè)分類器的輸出值。 離散值、概率值等。、特征提取1、特征提取2、特征提取3、學(xué)習(xí)器1、學(xué)習(xí)器2、學(xué)習(xí)器3、融合方法、分類器融合和采用獨(dú)立的特征。 特征池方法獨(dú)立的分類器。 不同的學(xué)習(xí)算法不同的殘奧儀表獨(dú)立的訓(xùn)練資料。 bagging方法、分類器融合、組合方式監(jiān)督學(xué)