发明名称 | 基于多媒体分析的视频事件检测方法 | ||
摘要 | 本发明是基于多媒体分析的视频事件检测方法,其包括:利用文本分析对视频进行分析,得到少量的自动标注视频数据;利用多个关键词,通过网络视频搜索引擎,得到事件相关的大量的视频数据;基于图模型的半监督多示例学算法,利用少量的自动标注视频数据和事件相关的大量的视频数据进行训练,并且利用事件例子的相似度准则及事件包的正负属性准则,构建出事件的数学描述模型,并采取有约束的凸凹过程方法,对事件相关的大量的视频数据进行求解;局部相似度度量学方法,利用样本的空间分布特性,学得到有效的相似度,根据学得到的事件模型实现事件识别和定位;根据事件模型,对视频的内容进行语义分析,得到视频中事件的位置信息。 | ||
申请公布号 | CN102298604A | 申请公布日期 | 2011.12.28 |
申请号 | CN201110140400.9 | 申请日期 | 2011.05.27 |
申请人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明人 | 徐常胜;卢汉清;张天柱;刘偲 |
分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/30(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 | 梁爱荣 |
主权项 | 一种基于多媒体分析的视频事件检测方法,其特征在于,所述视频事件检测的步骤包括:步骤S1:利用文本分析,对电影、体育、新闻视频进行分析,得到少量的自动标注视频数据;步骤S2:利用多个关键词,通过网络视频搜索引擎,得到事件相关的大量的视频数据;步骤S3:基于图模型的半监督多示例学习算法,利用少量的自动标注视频数据和事件相关的大量的视频数据进行训练,并且利用事件例子的相似度准则及事件包的正负属性准则,构建出事件的数学描述模型,基于这个事件的数学描述模型,采取有约束的凸凹过程方法,对事件相关的大量的视频数据进行求解;步骤S4:局部相似度度量学习方法,利用样本的空间分布特性,学习得到有效的相似度,根据学习得到的事件模型实现事件识别和定位。步骤S5:根据事件模型,对视频的内容进行语义分析,得到视频中事件的位置信息。 | ||
地址 | 100190 北京市海淀区中关村东路95号 |