核可鉴别的特征分块稀疏表示的视频语义分析

作     者：詹永照 田华锋 毛启容 Zhan Yongzhao;Tian Huafeng;Mao Qirong

作者机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2014年第26卷第8期

页      面：1290-1296页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61170126 61272211) 

主　　题：视频语义分析 核可鉴别性 特征分块稀疏表示 融合分析 

摘      要：针对视频特征的多样性和稀疏字典的冗余特点,提出一种基于核可鉴别的特征分块稀疏表示的视频语义分析方法.首先按照实际需求提取视频段多种特征,并根据各种特征的维数大小分别建立其分块稀疏字典,对每个分块字典在K-SVD算法基础上加入核可鉴别准则进行优化,使各种特征的稀疏表示特征具有更好的类别鉴别能力;在对视频段进行语义分析时,使用优化字典求解各种特征的稀疏表示特征,并对各种特征的稀疏表示特征采用加权KNN算法进行类别分类分析,最后依据各种特征对决策分析的支持度进行视频段的语义融合分析.实验结果表明,该方法有效地提高了视频语义分析的准确性和分析速度.