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基于独立子空间分析的不良视频检测方法
1
作者
卢斌
蒋兴浩
孙锬锋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期305-308,共4页
为了检测网络中含有不良内容的视频,提出一种基于非监督学习特征的不良视频检测方法。该方法使用独立子空间分析网络对未标定视频进行训练,学习视频中的运动模式,使用训练好的网络对待测视频提取运动特征。该特征结合词袋模型,通过支持...
为了检测网络中含有不良内容的视频,提出一种基于非监督学习特征的不良视频检测方法。该方法使用独立子空间分析网络对未标定视频进行训练,学习视频中的运动模式,使用训练好的网络对待测视频提取运动特征。该特征结合词袋模型,通过支持向量机的分类实现不良视频的检测。相比传统的光流、运动直方图等人工设计的特征,该特征计算效率高,且检测效果对视频质量不敏感。在视频库上进行实验后,发现该方法对不良视频的检测准确率相较于对比算法提高约10%。
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关键词
视频检测
视频分类
非监督学习
独立子空间分析网络
词袋
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题名
基于独立子空间分析的不良视频检测方法
1
作者
卢斌
蒋兴浩
孙锬锋
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期305-308,共4页
文摘
为了检测网络中含有不良内容的视频,提出一种基于非监督学习特征的不良视频检测方法。该方法使用独立子空间分析网络对未标定视频进行训练,学习视频中的运动模式,使用训练好的网络对待测视频提取运动特征。该特征结合词袋模型,通过支持向量机的分类实现不良视频的检测。相比传统的光流、运动直方图等人工设计的特征,该特征计算效率高,且检测效果对视频质量不敏感。在视频库上进行实验后,发现该方法对不良视频的检测准确率相较于对比算法提高约10%。
关键词
视频检测
视频分类
非监督学习
独立子空间分析网络
词袋
Keywords
video detection
video classification
unsupervised learning
Independent Subspace Analysis （ISA） network
bag of words
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于独立子空间分析的不良视频检测方法
卢斌
蒋兴浩
孙锬锋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
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