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题名模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索
被引量：2
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作者
张涵
韩毅
李跃新
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机构
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心
湖北大学计算机工程与通信学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第3期957-960,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(64110712)
河南省科技攻关计划资助项目(1721021103)
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文摘
为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率,提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法。该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点,提取这些兴趣点的梯度信息,构建特征向量;然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量,提高特征向量的抗干扰能力;匹配聚类特征向量中的梯度向量对,构建模糊权重矩阵,计算查询视频与数据库中各个视频的相似度;最后在KTH数据库上进行视频检索实验,结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价,证明该方法的有效性。
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关键词
视频检索
行为识别
模糊聚类
时空兴趣点
3D
HARRIS
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Keywords
video retrieval
behavior recognition
fuzzy clustering
spatio-temporal interest point
3D Harris
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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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题名基于情感直方图特征的中文文本情感分类方法
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作者
韩毅
张涵
李跃新
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机构
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心
湖北大学计算机工程与通信学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第7期1917-1922,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(64110712)
河南省科技攻关计划基金项目(1721021103)
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文摘
为解决传统的情感极性得分无法有效表达词汇的每一种极性及词汇之间关联关系的问题,提出一种基于情感直方图特征的情感分类方法,采用BP神经网络训练词性分类器,实现主观词汇与客观词汇的分类。对于主观词汇,在情感极性得分特征的基础上,引入图像处理领域的直方图特征,提取文本的情感直方图特征,充分描述不同文本的情感差异,采用随机森林学习方法构建情感特征分类器,实现情感分类。实验结果表明,提出方法在词性分类和情感分类方面优于传统的基于情感极性得分特征的情感分类方法。
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关键词
情感分类
情感直方图特征
文本分类
神经网络
随机森林
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Keywords
sentiment classification
sentiment histogram features
text classification
neural network
random forest
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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