基于判别性示例选择多示例学习的恐怖视频识别方法技术

技术编号:9382059 阅读:177 留言:0更新日期:2013-11-28 00:26
本发明专利技术公开一种基于判别性示例选择多示例学习的恐怖视频识别方法。该方法包括:提取训练视频集中每个视频的视频镜头,针对每个视频镜头选取情感代表帧和情感突变帧表示该镜头;提取对每个镜头的音频和视频特征作为视频示例,组成视频示例集合;从所述视频示例集合中选择出判别性视频示例;计算训练视频集合中每个视频示例与所述判别性视频示例之间的相似性距离,得到特征向量集合;将待识别视频的特征向量与训练视频集合对应的特征向量集合进行稀疏重构,根据重构误差识别视频的类别。本发明专利技术提出了一种新的基于判别性示例选择的多示例学习模型应用到恐怖电影场景识别中,该技术具有重要的学术意义和社会意义,并具有广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种恐怖视频识别方法,该方法包括:步骤1、提取训练视频集中每个视频的视频镜头,针对每个视频镜头选取情感代表帧和情感突变帧表示该镜头;步骤2、提取对每个镜头的音频和视频特征作为视频示例,组成视频示例集合;步骤3、从所述视频示例集合中选择出判别性视频示例;步骤4、计算训练视频集合中每个视频示例与所述判别性视频示例之间的相似性距离,得到训练视频的特征向量集合;步骤5、将待识别视频的特征向量与训练视频集合的特征向量集合进行稀疏重构,根据重构误差识别待识别视频是否为恐怖视频类别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:胡卫明丁昕苗李兵
申请(专利权)人:中国科学院自动化研究所
类型:发明
国别省市:

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