基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法研究.pdf

江薛大擎硕士学位论文螋:垒编号:扶巡垒基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法研究詹丞照塾授堂逊麴亟±链叟びτ米曹论文提交日期至渴ド愕江菱太堂至圣生鱼旦指导教师作者姓名申请学位级别专业名称论文答辩日期学位授予单位和日期评阅人答辩委员会主席分类号:昝:苎
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摘要近年来,随着信息技术的迅猛发展和多媒体的广泛应用,多媒体技术已经成为人们研究的热点。而跨越视频底层特征与人类思维中的高层语义之间的语义鸿沟成为横亘在众多学者面前的亟待解决的问题,基于语义的视频检索技术应运而生。视频数据的语义分析和分类是基于语义的视频检索的主要研究内容之一。因此,研究快速而有效的视频语义分类方法至关重要。与此同时,在信号重建领域出现的稀疏表示理论的发展,也为视频的语义分析提供了可靠的理论依据和技术由于视频特征具有非线性的特点,结合稀疏表示理论,本文提出了基于核可鉴别字典优化的视频语义特征稀疏表示方法,并在此基础上提出了基于核可鉴别的视频特征稀疏表示语义分类算法,主要工作如下:岢隽嘶诤丝杉鹱值溆呕氖悠涤镆逄卣飨∈璞硎痉椒āMü到高维空间并使之满足类内离散度小、类间离散度大的准则,建立可鉴别模型。使用该模型对字典的优化求解进行约束,形成优化字典,并由该字典求解视频特征的稀疏表示。这种算法充分考虑了视频特征之间的非线性相关性,与传了基于核可鉴别的视频语义分类算法。该方法利用训练样本的类别标签,在训练样本和测试样本上建立关于类别的分类准则,将核函数带入该准则中,形成基于核的分类鉴别损失函数,分别计算测试样本在各个类别上的分类鉴别损失函数义分类算法的有效性,分类准确率得到了提高。捎妹嫦蚨韵蠛湍?榛纳杓扑枷耄杓撇⑹迪至艘桓龌诜窍咝钥杉支持。甋稀疏表示字典优化算法中引入核函数和类别矢量,提出一种新的基于核可鉴别的稀疏表示字典优化算法。该算法将低维空间中的视频稀疏表示特征映射统惴ㄏ啾龋疚乃惴ㄋ蠼獾南∈璞硎咎卣鞲哂屑鹦浴诶没诤丝杉鸬淖值溆呕惴ㄇ蠼馐悠档南∈璞硎咎卣骱螅岢值,根据分类鉴别损失函数值获得测试样本的预测类别标签。在所提供的新闻视频数据集上的实验表明了基于核可鉴别的视频特征稀疏表示语别的稀疏表示视频语义分析系统。该系统实现了基于核可鉴别字典优化的视频语义特征稀疏表示以及基于核可鉴别的稀疏表示视频语义特征分类。通过原型系统的运行测试,验证了系统的有效性和可用性。关键词:视频语义,稀疏表示,可鉴别,甋江苏大学硕士学位论文
江苏大学硕士学位论文
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。论文主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文的内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章视频语义分析的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.巫刺卣魈崛》ā本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于核可鉴别字典优化的视频语义特征稀疏表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..∈璞硎灸P汀.∈璞硎咀值溆呕核可鉴别的视频语义特征稀疏字典优化模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯视频镜头分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..视频镜头的特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.丈卣魈崛》》ā概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯