本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)局部敏感可鑒別組稀疏表示的視頻語義分析

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【摘要】：隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)中的視頻數(shù)據(jù)日益增加。怎樣才能從大量的視頻數(shù)據(jù)中,又快又準(zhǔn)地查找用戶所需要的視頻數(shù)據(jù)早就已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的熱門課題�？墒�,由于數(shù)據(jù)量的激增和數(shù)據(jù)信息的飛速膨脹,傳統(tǒng)的視頻檢索方法已經(jīng)不足以滿足用戶日益增長的需求。因?yàn)樵谌藗兊娜粘＠斫夥秶鷥?nèi)視頻的底層特征與描述視頻的高層語義概念之間有著難以逾越的鴻溝,所以怎樣才能有效地實(shí)現(xiàn)語義鴻溝的跨越,從特定的視頻數(shù)據(jù)中提取出便于人們理解的高層語義概念,如何有效地實(shí)現(xiàn)基于語義的視頻分析已經(jīng)成為視頻語義分析研究中急需解決的熱點(diǎn)問題之一。本文首先對(duì)視頻語義分析的研究背景、研究意義及其研究現(xiàn)狀進(jìn)行了簡單介紹,然后簡述了稀疏表示理論及其在視頻語義分析中已有的應(yīng)用。根據(jù)相關(guān)稀疏表示方法的可改進(jìn)之處結(jié)合視頻語義分析的相關(guān)需要,本文提出基于局部敏感可鑒別組稀疏表示方法、基于自適應(yīng)局部敏感可鑒別組稀疏的視頻語義分析方法,并且設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于以上兩種算法的視頻語義檢測(cè)原型系統(tǒng)。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)提出了一種局部敏感可鑒別組稀疏表示方法�；诰植棵舾凶值鋵W(xué)習(xí)方法,綜合考慮樣本變量選擇問題和同類視頻數(shù)據(jù)間的相似性問題,利用組稀疏模型和可鑒別損失函數(shù),在保持?jǐn)?shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)樣本變量組選擇的同時(shí)使得視頻稀疏表示特征滿足Fisher判別準(zhǔn)則,建立一個(gè)具有可鑒別性的組稀疏字典學(xué)習(xí)模型,進(jìn)而有效地提高了視頻語義分析能力。將本文所提算法與其他算法相比,根據(jù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的研究分析可知,本文所提算法能夠更加有效地提高視頻語義分析的識(shí)別準(zhǔn)確性。(2)提出了一種自適應(yīng)局部敏感可鑒別組稀疏表示方法,進(jìn)一步加強(qiáng)字典保留數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)信息和其潛含判別信息的能力,從而進(jìn)一步有效地提升視頻語義檢測(cè)的識(shí)別準(zhǔn)確率。此方法在內(nèi)容(1)的基礎(chǔ)上,充分挖掘各個(gè)字典原子之間存在的線性表達(dá)和重構(gòu)關(guān)系,構(gòu)造一個(gè)自適應(yīng)局部適配器,進(jìn)而引導(dǎo)稀疏字典學(xué)習(xí)過程。該方法將不斷地對(duì)構(gòu)造自適應(yīng)局部適配器階段、稀疏編碼階段和字典更新階段進(jìn)行迭代,進(jìn)而求解得到最終的優(yōu)化字典。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法與其他方法相比可以更加有效地提升視頻語義分析的識(shí)別準(zhǔn)確率。(3)采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想,應(yīng)用內(nèi)容(1)和(2)提出的方法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于自應(yīng)局部敏感可鑒別組稀疏表示模型的視頻語義檢測(cè)原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括3個(gè)主要功能模塊,分別是:視頻預(yù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊和視頻語義檢測(cè)模塊。該系統(tǒng)界面友好,且操作簡便,通過運(yùn)行測(cè)試表明了所提出方法的可用性。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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