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文檔簡介
1、基于內(nèi)容的視頻自動分類是多媒體分析領域中一個重要的研究課題,它為日益增加的視頻數(shù)據(jù)的管理提供了方便,基于內(nèi)容的視頻自動分類作為視頻傳播控制的一類關鍵技術在對網(wǎng)絡媒體進行有序管理的需求下至關重要。基于視頻自動分類技術的應用,媒體網(wǎng)站可以把海量的視頻內(nèi)容進行自動分類,可實現(xiàn)對不良視頻信息的自動初步篩選。并且它在VOD和智能HDTV的發(fā)展中也發(fā)揮著重要的作用。 本文從對視頻內(nèi)容和視頻風格類型的角度出發(fā),提出了基于視覺多特征組合的視頻特
2、征提取方法和改進支持向量機(SVM)視頻分類算法,實現(xiàn)了對卡通、廣告、音樂、新聞和體育這五類最常見的視頻自動分類。在分析現(xiàn)有的視頻分類算法的基礎上,針對現(xiàn)有算法存在的問題,通過分析五類典型視頻在視覺上的差異,提出了新的特征表達方案即多特征組合模型,從編輯、顏色、紋理、運動四個方面提取了共十五種特征來構(gòu)成新的視覺特征組合模型,所選用的特征空間增強了同類樣本分布的緊致性和異類樣本分布的差異性。在有效性和區(qū)分度上達到了滿意的效果。在選擇并提取
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