-
公开(公告)号：CN102902981B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201210340160.1
申请日：2012-09-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于慢特征分析的暴力视频检测方法，包括以下步骤：对已经标好类的视频进行密集轨迹提取，基于轨迹用慢特征分析方法学习出慢特征函数，通过慢特征函数得到视频段的特征表示，最后对提取的特征进行训练并建模；对新来视频进行特征提取，将提取的特征输入到训练得到的模型，得到视频的类别(暴力视频或非暴力视频)。该方法通过密集轨迹提取构建了有效的特征向量，并通过慢特征分析方法学习出了非常具有区分力的视频特征表示。近几年随着社交网站的发展，大量的视频被上传到互联网供用户下载，其中不乏含有暴力内容的视频，这些内容会对青少年产生不良影响，基于慢特征分析的暴力视频检测方法能有效检测出这些不良内容，对建设健康的互联网环境具有重要作用。
-
公开(公告)号：CN103049526B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201210559081.X
申请日：2012-12-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于双空间学习的跨媒体检索方法。该方法包括：首先提取不同模态的多媒体数据的特征，利用双空间学习方法学习得到两个映射矩阵，将不同模态的数据映射到同一个空间；对于测试样本集，将其分为两部分：查询数据集和目标数据集，使用学习得到的映射矩阵将两个数据集的数据映射到统一空间，然后度量查询数据和目标数据之间的距离，并得到与查询数据距离最近的目标数据。本发明可以将不同模态的多媒体数据映射入统一空间进行度量，且在映射的同时进行了特征选择，提高了检索的鲁棒性和准确性，具有良好的运用前景。
-
公开(公告)号：CN103049526A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210559081.X
申请日：2012-12-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于双空间学习的跨媒体检索方法。该方法包括：首先提取不同模态的多媒体数据的特征，利用双空间学习方法学习得到两个映射矩阵，将不同模态的数据映射到同一个空间；对于测试样本集，将其分为两部分：查询数据集和目标数据集，使用学习得到的映射矩阵将两个数据集的数据映射到统一空间，然后度量查询数据和目标数据之间的距离，并得到与查询数据距离最近的目标数据。本发明可以将不同模态的多媒体数据映射入统一空间进行度量，且在映射的同时进行了特征选择，提高了检索的鲁棒性和准确性，具有良好的运用前景。
-
公开(公告)号：CN102902981A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210340160.1
申请日：2012-09-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于慢特征分析的暴力视频检测方法，包括以下步骤：对已经标好类的视频进行密集轨迹提取，基于轨迹用慢特征分析方法学习出慢特征函数，通过慢特征函数得到视频段的特征表示，最后对提取的特征进行训练并建模；对新来视频进行特征提取，将提取的特征输入到训练得到的模型，得到视频的类别(暴力视频或非暴力视频)。该方法通过密集轨迹提取构建了有效的特征向量，并通过慢特征分析方法学习出了非常具有区分力的视频特征表示。近几年随着社交网站的发展，大量的视频被上传到互联网供用户下载，其中不乏含有暴力内容的视频，这些内容会对青少年产生不良影响，基于慢特征分析的暴力视频检测方法能有效检测出这些不良内容，对建设健康的互联网环境具有重要作用。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.019 seconds)
