基于概念格的视频语义概念检测研究.pdf

舯〈笄硕士学位论文学位授予单位和期——一江菱太堂至鱼里呈生鱼旦指导教师基于概念格的视频语义概念检测研究申请学位级别论文提交期锷康论文答辩日期生鱼旦作者姓名詹永照教授潘润华硕士答辩委员会主席评阅人分类密级:坌珏号:编号:一
嘏瓤躲多如学位论文作者签名:编珂虱华学位论文版权使用授权书加年‘月/汐日加年‘月,日江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊馀贪电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致,允许论文被查阅和借阅,同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询,授权中国学术期刊馀贪电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布ǹ授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密
学位论文作者躲殇案独创性声明辍拢廴幼本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果,也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
近年来,随着视频数据的增加,基于语义的视频检索成为一个研究热点。在推动高效的视频检索和视频挖掘的过程中,自动的语义概念检测扮演重要的角色,因为它是跨越低层特征和高层人类解释之间鸿沟的桥梁。语义概念检测,就是发现匹配如户外、人脸、办公室等这些特别概念的视频镜头。于此同时,概念格理论和数据挖掘技术的发展,为视频语义检测的发展提供了强有力的理论支持和方法支持。本文首先综述课题的研究背景,并分析目前国内外已提出的主流视频语义概念检测方法。在综合分析了数据挖掘技术和概念格理论的基础上,本文提出了以负样本精简的概念格规则提取算法,基于档闹屑洳阌镆迳煞椒ê突诟念格的视频语义概念检测方法,具体内容如下:岢隽艘愿貉揪ḿ虻母拍罡窆嬖蛱崛∷惴ā8盟惴ㄊ紫仁褂肎增量算法构建概念格,利用支持度门限获得该概念格的初始规则集合,然后充分考虑样本数据中负样本所蕴含的丰富信息,利用设计的规则容忍度和训练数据中的负样本对初始规则进行精简,得到一个更为简洁和合理的概念格规则集合。岢隽嘶趉一均值的中间层语义生成方法。由于低层特征和高层语义之间存在语义鸿沟而导致直接从低层特征理解视频内容是困难的,本文提出了基于档闹形什阌镆迳煞椒ā8梅椒ㄊ紫仁褂胟一均值聚类算法将每维特征分为鼍劾啵玫矫扛鼍劾嗟淖畲笾岛妥钚≈担僦匦录扑憔劾嚆兄担詈蟾新的阈值将低层特征矩阵映射到一个低层语义特征矩阵,获得中间层语义。岢隽嘶诟拍罡竦氖悠涤镆甯拍罴觳夥椒ā8梅椒ㄊ歉拍罡袷萃诰技术在视频语义检测上的一个应用。该方法结合了所提出的以负样本精简的概念格规则提取算法和基于档闹屑洳阌镆迳煞椒ǎ谔崛∈悠稻低分醒丈ā纹理和形状等低层特征的基础上,先将低层特征矩阵通过变换映射到低层语义特征矩阵,然后以该低层语义特征矩阵为形式背景构造概念格,并提取概念格规则作为视频语义概念的分类规则,最后使用所提取的规则检测视频库中镜头所包含的语义概念。捎妹嫦蚨韵蟮纳杓品椒ǎ杓撇⑹迪至嘶诟拍罡竦氖悠涤镆甯拍罴测原型系统,并从实验角度验证了上述方法的有效性。关键词:视频语义概念,概念格,规则提取,低层语义特征,痪
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录目第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.课题研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于语义的视频检索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:..⋯⋯⋯⋯⋯.√⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。论文的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章概念格理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯概念格基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯概念格建格算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯概念格规则提取算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯概念格的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于概念格的规则提取算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。关联规则基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯关联规则挖掘算法⋯