基于视觉词袋的视频检索校准方法

发布时间：2017-10-01 07:43

  本文关键词：基于视觉词袋的视频检索校准方法

  更多相关文章： 视觉词袋 加速稳健特征 TF-IDF 关键帧提取 开放数据 检索校准

【摘要】：随着互联网技术的飞速发展,视频数据呈现海量爆炸式增长,传统的视频搜索引擎多数采用单一的基于文本的检索方法,该检索方法对于视频这类非结构化数据,存在着内容缺失、语义隔阂等问题,导致检索结果相关度较低。提出一种基于视觉词袋的视频检索校准方法,该方法结合了视频数据的可视化特征提取技术、TF-IDF技术、开放数据技术,为用户提供优化后的视频检索校准结果。首先,基于HSV模型的聚类算法提取视频的关键帧集合及关键帧权值向量;接着用关键帧图像的加速稳健特征等表示视频的内容特征,解决视频检索的内容缺失问题;然后利用TF-IDF技术衡量查询语句关键字的权值,并开放数据获得查询语句关键字的可视化特征和语义信息,解决视频检索的语义隔阂问题;最后,将提出的基于视觉词袋的视频检索校准算法应用于Internet Archive数据集。实验结果表明,与传统的基于文本的视频检索方法相比,该方法的平均检索结果相关度提高了15%。
【作者单位】： 上海交通大学软件学院;
【关键词】： 视觉词袋 加速稳健特征 TF-IDF 关键帧提取 开放数据 检索校准
【基金】：国家自然科学基金项目(61373030;71171132) 上海市自然科学基金项目(13ZR1419800)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着互联网的普及,互联网终端设备信息采集能力飞速发展,视频数据量呈现海量增长,如You Tube每天需要处理十亿多的视频流[1],如此庞大的视频内容,也为可视化检索领域的发展带来了一股热潮,同时也面临着如何对如此庞大信息量的视频库进行高效检索的挑战。视频数据属于半结构化

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本文编号：952179