互聯(lián)網(wǎng)弱標(biāo)注視頻的標(biāo)簽定位技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了越來越多包含豐富元數(shù)據(jù)的視頻。元數(shù)據(jù)指的是標(biāo)題、標(biāo)簽和描述等信息，它能幫助人們理解視頻的內(nèi)容。其中的標(biāo)簽信息，作為一種對視頻語義上的標(biāo)注，是視頻重要的索引形式之一，現(xiàn)在絕大多數(shù)視頻檢索都是依靠它得以實現(xiàn)。但是，視頻的標(biāo)簽信息往往對視頻的描述不夠具體和精確，現(xiàn)在的標(biāo)簽一般是對整個視頻內(nèi)容的描述，事實上，大部分的標(biāo)簽描述的內(nèi)容只針對視頻中的某些部分。本文通過對標(biāo)簽定位技術(shù)的研究，能實現(xiàn)對視頻內(nèi)容更加具體和精確的標(biāo)注。這樣，

2、不僅有益于實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的視頻檢索，也對視頻相關(guān)的應(yīng)用和研究領(lǐng)域十分有意義。
　　本文首先明確了互聯(lián)網(wǎng)視頻標(biāo)簽定位問題的含義，介紹了它的研究意義，相關(guān)領(lǐng)域及基本方法。然后介紹了本文中提出的一種結(jié)合主題模型和核密度估計模型的方法。由于視頻最基本的組成單元是關(guān)鍵幀，標(biāo)簽定位的目的實際上就是實現(xiàn)從視頻的標(biāo)注到關(guān)鍵幀的標(biāo)注。本文提出的算法包括三個步驟，首先，本文用核密度估計模型計算關(guān)鍵幀的相關(guān)度，選擇與給定語義相關(guān)度較高的關(guān)鍵幀組成驗證集。

3、然后本文基于主題模型利用隱藏的語義信息學(xué)習(xí)到語義主題，并使用前一步得到的驗證集計算主題與標(biāo)簽的相關(guān)度。最后對每個關(guān)鍵幀本文根據(jù)它的主題分布及第一步計算出的相關(guān)度重新進(jìn)行相關(guān)度計算，得到最終相關(guān)的關(guān)鍵幀集合。本文中提出的算法在一個真實的數(shù)據(jù)集YouTube22上進(jìn)行了測試，實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。YouTube22數(shù)據(jù)集不是專門用于測試標(biāo)簽定位算法，而隨著越來越多的人關(guān)注標(biāo)簽定位問題，人們迫切需要一個能進(jìn)行公正評測的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，本文發(fā)