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基于标签分布学习的视频摘要算法
被引量：
8
1
作者
刘玉杰
唐顺静
+2 位作者
高永标
李宗民
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期104-110,共7页
针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视...
针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视频的卷积神经网络特征和颜色特征,将两者融合后进行降维得到特征矩阵;然后将特征矩阵与训练样本的标签分布一起输入到LDL模型中;最后根据模型输出的标签分布选取关键帧,生成视频摘要.在基准数据集上与其他算法的实验表明,该算法生成的摘要与用户创建的摘要一致性很高,明显优于其他算法.
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关键词
视频摘要
标签分布学习模型
多标记
学习
关键帧
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职称材料
题名
基于标签分布学习的视频摘要算法
被引量：
8
1
作者
刘玉杰
唐顺静
高永标
李宗民
李华
机构
中国石油大学计算机与通信工程学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
中国科学院大学
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期104-110,共7页
基金
国家自然科学基金(61379106
61379082
+3 种基金
61227802)
山东省自然科学基金(ZR2015FM011
ZR2013FM036
ZR2015FM022)
文摘
针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视频的卷积神经网络特征和颜色特征,将两者融合后进行降维得到特征矩阵;然后将特征矩阵与训练样本的标签分布一起输入到LDL模型中;最后根据模型输出的标签分布选取关键帧,生成视频摘要.在基准数据集上与其他算法的实验表明,该算法生成的摘要与用户创建的摘要一致性很高,明显优于其他算法.
关键词
视频摘要
标签分布学习模型
多标记
学习
关键帧
Keywords
video summarization
label distribution learning model
multi-label learning
key frame
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标签分布学习的视频摘要算法
刘玉杰
唐顺静
高永标
李宗民
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
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