【摘要】：視頻內容標注是信息檢索和模式識別領域的熱點問題，在智能視頻監(jiān)控視頻理解等傳統(tǒng)領域有著廣泛的應用隨著互聯(lián)網(wǎng)多媒體技術的發(fā)展以及用戶手持設備的不斷進步，視頻內容標注已經(jīng)逐漸成為未來信息檢索最關鍵的組成部分之一 目前基于內容的視頻標注主要通過人工標注大量視頻構建訓練樣本，根據(jù)這些樣本建立相關模型來預測未知的視頻內容人工標注視頻是一項費時費力的工作，而且傳統(tǒng)的訓練學習方法通常假設訓練樣本與測試樣本來源于同樣的數(shù)據(jù)域（domain）另外，傳統(tǒng)的訓練學習方法只在擁有大量已標注訓練數(shù)據(jù)的前提下，對測試數(shù)據(jù)進行比較魯棒的分類或標注在僅有少量標注數(shù)據(jù)的情況下，傳統(tǒng)的學習方法很難訓練出具有較強魯棒性較好泛化能力的分類器所幸的是，遷移學習（transfer learning）可以解決只有少量甚至沒有標注數(shù)據(jù)的分類器學習問題它通過利用其它不同相關數(shù)據(jù)域中已有的知識和數(shù)據(jù)來學習適用于感興趣數(shù)據(jù)域的分類器 本文將重點討論如何借助于海量的互聯(lián)網(wǎng)多媒體數(shù)據(jù)（源域，source domain），來對視頻（目標域，target domain）中的事件進行有效的標注首先，借助互聯(lián)網(wǎng)圖像搜索引擎日漸成熟，本文在互聯(lián)網(wǎng)檢索得到得圖像集上構建圖像與視頻空間的知識遷移框架為了避免單一關鍵字檢索知識的片面性，本文使用多個聯(lián)想詞從互聯(lián)網(wǎng)中檢索多組圖像其次，基于多圖像組知識遷移，本文使用與視頻事件間接相關的帶有語義信息的關鍵詞進行檢索，以獲得多語義分組的多源域圖像集，從而消除底層圖像特征與高層事件概念之間的語義鴻溝最后，本文針對海量視頻的標注問題，提出自動增量式學習的方法以不斷更新視頻標注模型，使其能夠適應日益更新的用戶視頻本文的主要貢獻總結如下： 通過在圖像與視頻的異構特征空間之間建立共同特征子空間，提出利用關鍵字檢索互聯(lián)網(wǎng)圖像的結構化知識遷移模型，實現(xiàn)視頻自動標注，從而減少人工標注的代價構建判別式結構化模型，即跨領域結構化模型（Cross-DomainStructural Model），來聯(lián)合獲取圖像域特征與視頻域特征之間的相關性，，以及不同圖像屬性之間的關系此模型將互聯(lián)網(wǎng)圖像中的圖像特征和用戶視頻序列中的視頻特征結合起來以獲得兩者之間的相關性同時，在此模型中，通過使用典型相關性分析構建共同特征空間，使得源域與目標域中的數(shù)據(jù)在統(tǒng)一的框架中聯(lián)合學習 為了避免單一關鍵字檢索獲得知識過于片面，本文在基于單關鍵字檢索的跨域知識遷移中引入了基于聯(lián)想詞的多組互聯(lián)網(wǎng)圖像提出分組權重聯(lián)合學習算法（Joint Group Weighting Learning），有效地將不同但相關的圖像組分類器遷移到用戶視頻在此框架下，為了獲得更具判別性的共同特征，本文提出了判別性拓撲保持典型相關性分析（Discriminative Topology PreservingCanonical Correlation Analysis）以習得一個新的共同特征空間 為了進一步適應用戶視頻事件在語義上的多樣性，本文提出了基于多語義分組互聯(lián)網(wǎng)圖像知識遷移的視頻標注（Multi-Group based Domain Adaptation）使用關鍵字檢索，獲取在概念層和事件層的帶語義信息的源域圖像組不同于傳統(tǒng)的多領域適應算法，本文通過衡量源域與目標域之間的語義相關性，給不同源域數(shù)據(jù)分配不同的權重為了考慮組權重與組分類器之間的相互影響，該方法在習得組權重的同時優(yōu)化組分類器由于目標域的未標注視頻中含有大量的有用信息，引入兩個新的數(shù)據(jù)依賴正則項來發(fā)掘目標域中未標注的用戶視頻以優(yōu)化目標分類器 為了能夠從根本上解決互聯(lián)網(wǎng)視頻大數(shù)據(jù)的標注問題，本文使用增量式的方法不斷的更新所得到的標注模型，提出了使用異構源域增量式遷移學習的計算框架此框架將組權重建模為隱變量，通過構建結構化隱變量模型以獲取源域組與目標域樣本之間的相關性，并在增量式遷移學習的過程中引入兩個約束，在適當保留舊知識的同時學習新知識
[Abstract]:......
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41

【共引文獻】

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本文編號：2413422