[发明专利]一种基于相互学习的视频数据检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于相互学习的视频数据检索方法，可以应用于不同种类视频数据的检索当中。

背景技术

互联网技术和数码摄影技术的迅速发展使得网络上的视频数据越来越多，视频数据检索也成为一个多媒体技术中的热点和难点问题。国内外学者提出了多种特征来进行视频数据的检索，这些特征大都基于视频数据的颜色，纹理和形状，统称为底层特征，近年来，有学者提出了基于人脑认知的脑功能特征，比底层特征的检索准确率有所提高，但是我们发现，不同种类的特征反映视频数据不同的特质，如果能将这些特征的优势融合起来，那么检索的准确率必将得到更大的提高。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于相互学习的视频数据检索方法，让底层特征和脑功能特征相互学习对方的优点，然后用于视频数据的检索中，结果显示，经过相互学习的特征可以大幅提高检索的准确率。

技术方案

一种基于相互学习的视频数据检索方法，其特征在于步骤如下：

步骤1、计算N个视频数据的特征X₁,X₂,...,X_N的相似性矩阵W₁和特征Y₁,Y₂,...,Y_N的相似性矩阵W₂：

采用wi,j1=exp(Xi-Xj)T×(Xi-Xj)σ2]]>计算得到相似性矩阵W₁；

采用wi,j2=exp(Yi-Yj)T×(Yi-Yj)σ2]]>计算得到相似性矩阵W₂；