新聞視頻的語義提取與自動分類技術研究.pdf

1、新聞視頻作為一種重要的媒體信息，在國家政治、經濟、文化和日常生活等領域發(fā)揮著重要作用。為了方便人們快速獲取新聞關鍵語義信息，并從海量視頻數(shù)據中搜索、跟蹤感興趣的新聞，對新聞視頻進行語義提取和自動化處理是近年來人們關注和研究的重點。本文從分析新聞視頻的關鍵語義入手，對新聞視頻結構化處理、語義特征提取和自動分類等內容進行深入研究，取得的主要創(chuàng)新性成果如下：
　　1.為了更好的對新聞視頻分析和理解，本課題圍繞形成新聞的六個關鍵要素（6W

2、，即 When、Where、Who、What、Why和 How），分析了新聞視頻中多媒體元素與之對應的關系，建立了基于新聞關鍵要素的新聞視頻語義抽取方法。提出了一種基于新聞關鍵要素的新聞視頻語義分析模型。
　　2.為了提取新聞視頻中的場景、人物、時間及事件等語義信息，本課題重點研究了新聞視頻結構化分析和關鍵語義特征的提取方法，主要從視頻的關鍵幀提取、視覺特征、文本特征三個方面著手研究，并通過顏色直方圖、顏色矩、Canny邊緣、LB

3、P紋理特征、SIFT、CRF分詞系統(tǒng)等具體技術實現(xiàn)新聞視頻語義特征的提取。
　　3.為了實現(xiàn)新聞視頻的自動分類，本課題提出了一種基于分層條件隨機場的新聞視頻自動分類方法，該方法是通過融合反映新聞視頻語義的視覺底層特征和文本特征來實現(xiàn)新聞視頻自動分類的。通過對優(yōu)酷網上幾種典型新聞視頻進行訓練和測試，實驗驗證了該方法的有效性，采用本文方法能夠較為準確地進行網絡新聞視頻自動分類，大大減輕了網絡編輯的勞動強度，同時有利于用戶追蹤同類新聞事