一种利用相关主题模型识别社会群体行为的方法

摘要

本发明公开了一种利用相关主题模型识别社会群体行为的方法，该方法包括以下步骤：利用相关主题模型对视频数据集中的视频进行建模；基于相关主题模型和视频训练集得到优化目标函数；在使得优化目标函数最大的情况下计算相关主题模型中的各个参数，训练得到包括分类器的相关主题模型；将视频测试集中测试视频的词袋表示输入到相关主题模型中，利用隐含单元对可见单元的条件概率推断得到测试视频的主题表示；将测试视频的主题表示送入分类器中，得到对于相应测试视频最后的识别结果。本发明能够提取出更具区分力的稀疏相关主题表示来弥补低层视频特征和类别标签之间的语义鸿沟，同时在缺乏标签数据的情况下仍然能够达到很好的识别性能。

主权项

一种利用相关主题模型识别社会群体行为的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S0，将视频数据集中的部分视频作为视频训练集D，剩下的视频作为视频测试集；步骤S1，利用相关主题模型对所述视频数据集中的视频进行建模；步骤S2，基于所述相关主题模型和所述视频训练集D得到优化目标函数；步骤S3，在使得优化目标函数最大的情况下计算所述相关主题模型中的各个参数，训练得到包括分类器的所述相关主题模型；步骤S4，将所述视频测试集中测试视频的词袋表示输入到所述步骤S3训练得到的相关主题模型中，利用隐含单元对可见单元的条件概率推断得到所述测试视频的主题表示；步骤S5，将所述测试视频的主题表示送入所述步骤S3得到的分类器中，得到对于相应测试视频最后的识别结果；所述步骤S2进一步包括以下步骤：步骤S21，基于所述相关主题模型得到其在所述视频训练集D上的似然函数；步骤S22，根据Jensens不等式和lse函数的二次上界得到所述似然函数的一个下界，作为优化目标函数。