基于概率超圖的視頻事件語義檢測方法研究.pdf

1、近年來，隨著多媒體技術以及網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)急劇增加。由于視頻的低層特征與人類思維中的語義概念之間存在語義鴻溝，基于語義概念的視頻檢測技術已成為多媒體分析領域的研究熱點，它可為海量視頻的檢索與管理提供有效手段。其中，視頻事件可以定義為不同的視頻對象在一段時間內(nèi)的相互作用，它蘊含了視頻的主要語義內(nèi)容。因此，研究快速有效的視頻事件語義檢測方法至關重要。
　　 本文首先簡要地介紹了課題研究的背景及意義，然后分析了視頻事件語

2、義檢測的研究現(xiàn)狀。在此基礎上，本文提出了基于概率超圖的視頻事件語義檢測方法、基于半監(jiān)督增量學習的概率超圖語義模型的構建方法以及相應的原型系統(tǒng)的開發(fā)，主要工作如下:
　　 (1)提出了基于概率超圖的視頻事件語義檢測方法。該方法首先將顏色、紋理、形狀等底層視覺特征進行融合;然后定義視頻段的親密度函數(shù)并利用親密度的信息構建概率超圖模型，其中每條超邊對應一種事件語義;采用隨機游走過程來預測視頻段屬于每條超邊的概率;最后結合閾值采用條件概

3、率模型對視頻段進行事件語義分類。實驗結果表明該方法使多語義事件檢測的查全率和查準率得到了提高。
　　 (2)提出了基于半監(jiān)督增量學習的概率超圖語義模型的構建方法及基于此模型的識別檢測。該方法在概率超圖的基礎上結合半監(jiān)督學習及增量學習的機制實現(xiàn)一種新的概率超圖模型的構建方法;采用方法(1)中提出的視頻事件語義檢測方法對視頻段進行分類識別;最后通過實驗比較驗證該方法的有效性。
　　 (3)為了驗證上述方法的有效性和可用性，本