发明名称 |
一种基于多示例学的恐怖视频场景识别方法 |
摘要 |
本发明公开了一种基于多示例学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。 |
申请公布号 |
CN102509084A |
申请公布日期 |
2012.06.20 |
申请号 |
CN201110369289.0 |
申请日期 |
2011.11.18 |
申请人 |
中国科学院自动化研究所 |
发明人 |
胡卫明;王建超;李兵;吴偶 |
分类号 |
G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I |
主分类号 |
G06K9/00(2006.01)I |
代理机构 |
中科专利商标代理有限责任公司 11021 |
代理人 |
周国城 |
主权项 |
一种基于多示例学习算法的恐怖视频场景识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1:对视频场景进行结构化分析,得到视频场景中的每个镜头;步骤2:提取每个镜头的情感特征;步骤3:根据每个镜头的情感特征组成的特征空间,基于多示例学习算法对恐怖视频进行识别。 |
地址 |
100190 北京市海淀区中关村东路95号 |