一种基于多示例学习的恐怖视频场景识别方法
胡卫明; 王建超; 李兵; 吴偶
2011-11-18
公开日期2012-06-20
授权国家CN
专利类型发明
摘要本发明公开了一种基于多示例学习算法的视频恐怖场景识别方法。该方法包含:对视频场景进行镜头分割和关键帧选取,视频场景对应于多示例学习的“包”,镜头对应“包”中的示例,基于镜头和关键帧分别提取视觉特征、音频特征和颜色情感特征组成特征空间,在特征空间中训练相应的多示例学习分类器;对于一个待测试的视频样本,通过结构化分析,提取相关特征,通过训练的分类器的来预测视频样本的类别:恐怖或非恐怖。本发明提出了一种新的颜色情感特征并把此特征应用到恐怖电影场景识别方法中,该方法具有广阔的应用前景。
专利号CN201110369289.0
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8603
专题多模态人工智能系统全国重点实验室_视频内容安全
作者单位中国科学院自动化研究所
第一作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
胡卫明,王建超,李兵,等. 一种基于多示例学习的恐怖视频场景识别方法. CN201110369289.0[P]. 2011-11-18.
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