一种在线数字媒体分类的快速特征提取方法技术

本发明专利技术提供一种在线数字媒体分类的自适应特征提取方法，通过以下步骤来实现对媒体对象的高效分类：（１）起始；（２）检测预测模型是否已训练好，如果预测模型尚未建立，执行步骤３，否则转入步骤６；（３）将特征按提取时间开销排序；（４）按序提取训练媒体对象的特征；（５）按序训练一组备选子预测模型序列；（６）使用子模型序列对媒体对象进行分类；（７）输出媒体对象的分类标记；（８）结束。该方法自动地对“简单”的对象只提取少量特征，而对“复杂”的对象提取更多的特征，这样就可以节省用于特征提取的时间开销，从而提高在线数字媒体处理的速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种数字媒体分类的处理方法，特别涉及一种在线数字媒体分类的快速 特征提取方法。
技术介绍
当前，视频、音频、媒体等数字媒体广泛应用于各行各业中，数字媒体的积累也越来越多。在很多在线应用中都需要对数字媒体进行实时分类，例如Web视频搜索、Web媒体搜索、带媒体的Web网页分类等。在这样的任务中，速度是一个非常重要的因素。为了进行数字媒体分类，首先要从数字媒体对象中提取一组事先设定的特征，用这些特征来对数字媒体对象进行表示，在此基础上再进行分类。目前的技术是在遇到一个待分类数字媒体对象时，把事先设定的所有特征都提取出来，然后将这些特征信息提交给预测模型进行分类。这样的做法忽略了一个问题，即对具体的一个数字媒体对象来说，往往只需使用一部分特征就可以进行有效分类，提取其他特征所使用的时间就成为一种浪费。为了提高速度，可以考虑不为每个数字媒体对象提取全部特征，具体来说，对"简单"的对象只提取少量特征，而对"复杂"的对象提取更多的特征，这样就可以节省用于特征提取的时间开销，从而提高处理速度。
技术实现思路
专利技术目的本专利技术针对目前在线数字媒体分类方法中存在由于提取不必要的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在线数字媒体分类的快速特征提取方法，其特征是该方法包括以下步骤：　（１）起始；　（２）检测预测模型是否已训练好，如果预测模型尚未建立，执行步骤３，否则转入步骤６；　（３）将媒体对象的特征按提取时间开销排序；　（４）按序提取训练媒体对象的特征；　（５）按序训练一组备选子预测模型序列；　（６）使用子模型序列对媒体对象进行分类；　（７）输出媒体对象的分类标记；　（８）结束。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周志华，刘力平，俞扬，姜远，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]