一种基于语义分析的大数据视频标注方法

发布时间：2018-09-03 07:11

【摘要】：提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS)上的海量视频部署到若干计算节点上,依据分形特征实现镜头快速分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量,进行元学习策略训练,进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析,产生一系列能表征视频内容的视觉单词。根据重要程度,通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序,并将排列结果作为该视频的标注。最后,从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。
[Abstract]:This paper presents a semantic annotation method for mass video based on Spark computing framework. The massive video stored on the Hadoop distributed file system (Hadoop distributed file system,HDFS) is deployed to a number of computing nodes to achieve fast shot segmentation based on fractal features. The color, texture and fractal feature vectors of the key frame of the sample are extracted, and the meta learning strategy is trained to form a visual dictionary. A series of visual words which can represent the video content are generated by analyzing the video content according to the visual dictionary. According to the degree of importance, the visual words of the video are sorted by Markov chain according to the degree of importance, and the result of the arrangement is taken as the annotation of the video. Finally, the detection accuracy, average running time and extended efficiency are compared with the traditional distributed computing model.
【作者单位】： 中国电子科技集团公司第二十八研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61402426)资助项目
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2219280