[发明专利]基于组示多示例学习模型的视频特定包含语义检测方法有效
| 申请号： | 201110087415.3 | 申请日： | 2011-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN102156686A | 公开（公告）日： | 2011-08-17 |
| 发明（设计）人： | 蒋兴浩;孙锬锋;沈楚雄;吴斌;张善丰;储曦庆;樊静文 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18;G06K9/62;H04N5/262 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王锡麟;王桂忠 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种计算机视频处理技术领域的基于组示多示例学习模型的视频特定包含语义检测方法，包括：对视频按镜头进行连续分割，得到若干视频片段；使用ffmpeg工具，对每一个视频片段Sij，平均每段视频在相同的时间间隔中截取25张图片，用来截取图像描述子；使用视频的音频轨道提取有关音频的描述子，使用视频的截图组截取视频描述子，使用视频本身截取运动程度；对于每一组描述子，对其进行机器学习；前一步得到了经过机器学习之后的结果，将该学习结果与每一个目标视频的某一描述子进行欧式距离的计算，将所得到的最小值作为目标视频在该描述子的描述下，与源视频的接近程度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 组示多 示例 学习 模型 视频 特定 包含 语义 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于组示多示例学习模型的视频特定包含语义检测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：对视频按镜头进行连续分割，得到若干视频片段；第二步：使用ffmpeg工具，对每一个视频片段Sij，平均每段视频在相同的时间间隔中截取25张图片，用来截取图像描述子；第三步：使用视频的音频轨道提取有关音频的描述子，使用视频的截图组截取视频描述子，使用视频本身截取运动程度；第四步，对于每一组描述子，对其进行机器学习；第五步：前一步得到了经过机器学习之后的结果，将该学习结果与每一个目标视频的某一描述子进行欧式距离的计算，将所得到的最小值作为目标视频在该描述子的描述下，与源视频的接近程度。
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