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一种基于语义轨迹的事件规则学习算法

计算机研究与发展 2012年第12期49卷 2623-2630页

作者：姜广王晓峰史忠植中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所无线传感器网络实验室北京100190

视频上的事件探测对于视频检索与语义理解是一个很重要的工作.视频中的轨迹不仅记录了物体的移动信息,也反映了物体移动的动机,并与事件的发生密切相关.主要探讨了如何从轨迹抽取事件.然而,基于内容的视频事件分析中,从视频中抽取的低... 详细信息

视频上的事件探测对于视频检索与语义理解是一个很重要的工作.视频中的轨迹不仅记录了物体的移动信息,也反映了物体移动的动机,并与事件的发生密切相关.主要探讨了如何从轨迹抽取事件.然而,基于内容的视频事件分析中,从视频中抽取的低层特征与高层的语义特征存在一定的鸿沟.因此,利用领域知识标记的兴趣区域,提出一种新的语义轨迹表示方法,从而将视频中得到的原始轨迹转化为语义轨迹.同时,使用物体与兴趣区域关系的正则表达式描述视频中的语义事件.基于归纳学习的事件规则学习算法显示了正则表达式比传统的一阶谓词上的合式公式更易于学习.利用学习得到的事件规则可以很好地用于视频中语义事件的探测.最后,实验表明了事件探测的有效性。

关键词：视频事件视频语义分析事件探测语义轨迹规则学习

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HCRF和网络文本的精彩事件自动检测定位

西安电子科技大学学报 2015年第4期42卷 81-87页

作者：同鸣王硕丁力伟王纲西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

利用隐条件随机场(HCRF)在表达和识别语义事件方面的强大功能,并结合网络直播文本信息,提出了一种新的精彩事件自动检测框架.首先,通过对网络直播文本进行分析处理,获得每种精彩事件对应的关键词组合;其次,对待检测的网络直播文本进行分... 详细信息

利用隐条件随机场(HCRF)在表达和识别语义事件方面的强大功能,并结合网络直播文本信息,提出了一种新的精彩事件自动检测框架.首先,通过对网络直播文本进行分析处理,获得每种精彩事件对应的关键词组合;其次,对待检测的网络直播文本进行分类,获得每个精彩事件发生的时间标签;然后,构建用于提出的语义镜头标注的HCRF模型,实现多种语义镜头的同时标注,得到视频语义镜头标签序列;最后,结合多模态语义线索,在小规模训练样本的情况下,有效建立了精彩事件检测与定位的HCRF模型.文中基于视频底层特征、多模态语义线索及精彩语义事件之间的映射关系,从结构语义的多个维度挖掘了精彩事件的内在规律,准确实现了精彩事件的自动检测、定位与分割.实验结果证明了该模型的有效性.

关键词：视频语义分析事件检测网络文本隐条件随机场语义镜头标注

融合归一化语义加权和规则的足球视频进球检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第2期25卷 167-174页

作者：同鸣丁力伟谢文娟西安电子科技大学电子工程学院西安710071

针对足球视频精彩进球事件检测,提出一种归一化的语义加权和规则足球进球检测融合方案.首先构建了进球事件的隐马尔科夫模型(HMM);然后提出一种语义观测权重的镜头新特征,以此建立归一化的语义加权和规则,分别实现了基于HMM方法和语义... 详细信息

针对足球视频精彩进球事件检测,提出一种归一化的语义加权和规则足球进球检测融合方案.首先构建了进球事件的隐马尔科夫模型(HMM);然后提出一种语义观测权重的镜头新特征,以此建立归一化的语义加权和规则,分别实现了基于HMM方法和语义加权和规则方法的进球事件检测;最后提出一种基于逻辑距离的融合方案,将2种方法的检测结果通过最优权重进行决策级融合,显著地提高了进球事件的检测性能.采用文中方案建立的语义加权和规则基于客观的视频统计信息、不过多依赖于人的主观观察,克服了同类方法中的人力耗费问题,不需要复杂训练,计算量较小;并通过实验证明了该方案的有效性.

关键词：视频语义分析事件检测隐马尔科夫模型语义规则决策级融合

融合HCRF和AAM的足球视频精彩事件检测

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计算机研究与发展 2014年第1期51卷 225-236页

作者：同鸣丁力伟姬成龙西安电子科技大学电子工程学院西安710071

精彩事件检测在体育视频语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.利用隐条件随机场(hidden conditional random field,HCRF)模型在表达和识别语义事件方面的强大功能,创新性地提出了一种融合了HCRF和情感激励模型(affe... 详细信息

精彩事件检测在体育视频语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.利用隐条件随机场(hidden conditional random field,HCRF)模型在表达和识别语义事件方面的强大功能,创新性地提出了一种融合了HCRF和情感激励模型(affective arousal model,AAM)的精彩事件检测方法.首先,通过精彩事件视频结构语义分析,定义了13种多模态语义线索,以准确描述精彩事件富含的语义信息;其次,在基于概念格的多模态语义线索聚类基础上,添加时域特征信息,以构建特征值加权的情感激励模型,得到了各类精彩事件的情感激励值;最后,在小规模训练样本情况下,有效建立了各类精彩事件检测的HCRF模型,基于视频语义镜头序列、情感激励值序列和精彩事件之间的映射关系,从多模态语义线索、视频结构语义、情感语义等多个维度挖掘了精彩事件的潜在规律,实现了同一HCRF模型下各类精彩事件的同时检测.实验证明了该方法的有效性.

关键词：视频语义分析事件检测隐条件随机场情感语义语义标注概念格

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足球视频的语义颜色提取与语义镜头分割

西安电子科技大学学报 2010年第4期37卷 613-618页

作者：牛振兴李洁高新波西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

在镜头颜色特征分析的基础上对足球视频的镜头进行了语义意义下的分割,即语义镜头分割.常用的基于主颜色的镜头分类方法只提取一种颜色作为分类特征,不能有效地处理语义颜色丰富的体育视频.将主颜色扩展为多个语义颜色,定义了颜色比例特... 详细信息

在镜头颜色特征分析的基础上对足球视频的镜头进行了语义意义下的分割,即语义镜头分割.常用的基于主颜色的镜头分类方法只提取一种颜色作为分类特征,不能有效地处理语义颜色丰富的体育视频.将主颜色扩展为多个语义颜色,定义了颜色比例特征,再利用SVM对镜头进行分类,实验结果表明,颜色比例特征能够有效地提高镜头分类精度.考虑到视频语义颜色随时间和环境会发生变化,还给出了一种自适应的视频语义颜色提取算法,可以使语义颜色随环境的改变而自适应调整.

关键词：视频语义分析镜头分割颜色比例特征支持矢量机

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基于HMM的融合多模态的事件检测

系统仿真学报 2012年第8期24卷 1638-1642页

作者：张玉珍丁思捷王建宇戴跃伟陈钱南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094 江苏省光谱成像与智能感知重点实验室南京210094 光电成像技术与系统教育部重点实验室北京100081 南京理工大学自动化学院南京210094 江苏科技大学镇江212003

事件检测是视频语义分析中的一大难题。在视频中有多种语义丰富的模态信息,融合多模态信息可以帮助准确的检索出所需的事件。提出了一种基于HMM有效融合多模态对象的足球视频语义分析方法。首先从视频中抽取音频流,然后基于CHMM将音频... 详细信息

事件检测是视频语义分析中的一大难题。在视频中有多种语义丰富的模态信息,融合多模态信息可以帮助准确的检索出所需的事件。提出了一种基于HMM有效融合多模态对象的足球视频语义分析方法。首先从视频中抽取音频流,然后基于CHMM将音频分类。接着根据时间对应关系将音频对象与视频流融合,然后在相应的视频流镜头中基于DHMM融合多种模态对象实现精彩事件如射门、犯规及一般事件的检测,对射门事件进一步结合比分字幕的出现检测进球事件。另外,对DHMM模型的结构、参数初始值尤其是参数约束条件进行了详细地描述。实验证实提出的算法具有较好的效率。

关键词：多模态融合视频语义分析隐马尔科夫模型事件检测

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基于多特征融合的深度视频自然语言描述方法

计算机应用 2017年第4期37卷 1179-1184页

作者：梁锐朱清新廖淑娇牛新征电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054

针对计算机对视频进行自动标注和描述准确率不高的问题,提出一种基于多特征融合的深度视频自然语言描述的方法。该方法提取视频帧序列的空间特征、运动特征、视频特征,进行特征的融合,使用融合的特征训练基于长短期记忆(LSTM)的自然语... 详细信息

针对计算机对视频进行自动标注和描述准确率不高的问题,提出一种基于多特征融合的深度视频自然语言描述的方法。该方法提取视频帧序列的空间特征、运动特征、视频特征,进行特征的融合,使用融合的特征训练基于长短期记忆(LSTM)的自然语言描述模型。通过不同的特征组合训练多个自然语言描述模型,在测试时再进行后期融合,即先选择一个模型获取当前输入的多个可能的输出,再使用其他模型计算当前输出的概率,对这些输出的概率进行加权求和,取概率最高的作为输出。此方法中的特征融合的方法包括前期融合:特征的拼接、不同特征对齐加权求和;后期融合:不同特征模型输出的概率的加权融合,使用前期融合的特征对已生成的LSTM模型进行微调。在标准测试集MSVD上进行实验,结果表明:融合不同类型的特征方法能够获得更高评测分值的提升;相同类型的特征融合的评测结果不会高于单个特征的分值;使用特征对预训练好的模型进行微调的方法效果较差。其中使用前期融合与后期融合相结合的方法生成的视频自然语言描述得到的METEOR评测分值为0.302,比目前查到的最高值高1.34%,表明该方法可以提升视频自动描述的准确性。

关键词：深度学习特征融合视频语义分析视频描述递归神经网络长短时记忆

一种融合本体与条件随机场的视频语义提取方法

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武汉大学学报（理学版） 2020年第3期66卷 268-276页

作者：钟忺黄文心卢炎生刘文璇袁景凌武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070 武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室湖北武汉430070 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

从时空角度结合条件随机场模型及本体概念,提出了一种视频语义特征提取方法,其中包括视频低层特征模型参数估计(model parameter estimation,MPE)算法和高层对象语义模型更新(model update,MU)算法。该方法可以实现视频语义概念本体的... 详细信息

从时空角度结合条件随机场模型及本体概念,提出了一种视频语义特征提取方法,其中包括视频低层特征模型参数估计(model parameter estimation,MPE)算法和高层对象语义模型更新(model update,MU)算法。该方法可以实现视频语义概念本体的自动提取和标注,为语义特征提取及分析提供支持。实验结果表明,该方法提升了视频语义特征提取的精确率和召回率。

关键词：语义特征提取视频语义分析模型参数估计模型更新条件随机场

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基本声音语义分析与提取技术研究

小型微型计算机系统 2007年第9期28卷 1715-1719页

作者：魏维邹书蓉刘凤玉南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 成都信息工程学院计算机系四川成都610225

提出一种通用的基本声音语义分析与提取框架,整个语义分析系统由声音谱特征抽取,HMM模型训练,概率计算模块和决策分类四部分构成.文中用隐马尔可夫建立基本声音语义模型,通过监督学习进行模型训练;以贝叶斯决策排除语义窗口声音段中的... 详细信息

提出一种通用的基本声音语义分析与提取框架,整个语义分析系统由声音谱特征抽取,HMM模型训练,概率计算模块和决策分类四部分构成.文中用隐马尔可夫建立基本声音语义模型,通过监督学习进行模型训练;以贝叶斯决策排除语义窗口声音段中的未定义基本语义;按贝叶斯公式计算所得后验概率为准则进行基本声音语义识别.实验表明此方法能有效提取音频中基本声音语义.

关键词：基本声音语义贝叶斯决策贝叶斯分类隐马尔可夫模型视频语义分析