本文關(guān)鍵詞：視頻概念檢測中的領(lǐng)域自適應(yīng)和語義關(guān)聯(lián)研究　出處：《北京交通大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：當(dāng)今社會,智能設(shè)備正以前所未有的速度進(jìn)行普及,日漸完善的互聯(lián)網(wǎng)和移動網(wǎng)絡(luò)將來自全世界的信息匯總和連接,人們從信息的接受者逐漸變成了信息的創(chuàng)造者和傳播者。視頻作為一種信息的常見載體,融合了圖像、時序、音頻等多種特征,具有直觀生動的特點(diǎn),被廣泛地應(yīng)用。然而視頻中所包含的復(fù)雜的語義層級信息對高效的管理和準(zhǔn)確的檢索提出了更為嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)。在視頻人工標(biāo)注過于昂貴的情況下,為了從視頻內(nèi)容中直接讀取出其中包含的物體、人物、場景等語義層概念,發(fā)展出了基于內(nèi)容的視頻概念檢測技術(shù)。然而,當(dāng)前的視頻概念檢測技術(shù)尚且面臨著種種困難,還無法很好地在實際中得到應(yīng)用。比如訓(xùn)練庫與測試庫不同領(lǐng)域之間廣泛存在的樣本分布差異導(dǎo)致檢測器的性能下降、找尋視頻中多種特征之間靈活高效的融合方式、低層特征與高層特征之間存在的“語義鴻溝”等問題。本文以上述三方面中的研究難點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn),對視頻概念檢測中的特征層領(lǐng)域自適應(yīng)問題、多特征融合中的領(lǐng)域自適應(yīng)問題以及視頻概念間的語義關(guān)聯(lián)進(jìn)行了探討和創(chuàng)新,主要取得的成果如下：(1)針對目前特征層的不同領(lǐng)域間樣本分布差異的問題,本文基于Adaboost提出了領(lǐng)域自適應(yīng)boosting算法(DAB)。它主要解決的是當(dāng)前TrAdaBoost算法中存在的目標(biāo)領(lǐng)域(測試庫)與源領(lǐng)域(訓(xùn)練庫)數(shù)據(jù)分配不合理的問題,分為兩個主要步驟：首先對源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)在特征空間內(nèi)進(jìn)行無監(jiān)督分類；然后在迭代訓(xùn)練中,將目標(biāo)領(lǐng)域驗證集中選擇出的樣本映射到已分類的源領(lǐng)域特征空間中,匹配出一定數(shù)量的源領(lǐng)域樣本。最后,兩個領(lǐng)域選擇出的數(shù)據(jù)共同進(jìn)行弱分類器的訓(xùn)練。作為TrAdaBoost算法的一種改進(jìn)型算法,DAB算法能夠很好地解決大規(guī)模領(lǐng)域定義和小尺寸驗證集的情況。DAB算法有兩個主要優(yōu)點(diǎn)：在訓(xùn)練中能夠突出目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的重要性,在實驗中獲得了更好性能表現(xiàn)；由于不需要對源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行判別和權(quán)值計算,因而減小了計算量。(2)針對當(dāng)前多特征融合研究中的領(lǐng)域自適應(yīng)能力缺失的問題,本文提出了領(lǐng)域自適應(yīng)的線性融合方法(DALC).它是一種后期融合方法,基于多特征分類器的輸出分值進(jìn)行融合。該算法以線性融合模型(LC)為基礎(chǔ),通過分析源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域之間的差異,來自適應(yīng)更新LC模型的融合參數(shù)。它的原理是找尋領(lǐng)域樣本與LC融合參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,利用源領(lǐng)域中已經(jīng)建立的關(guān)聯(lián)關(guān)系去指導(dǎo)目標(biāo)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)關(guān)系,通過優(yōu)化搜索來找尋更新后的融合參數(shù),使得兩個領(lǐng)域中存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系距離最小。DALC模型是一種通用的非監(jiān)督式方法,不需要訓(xùn)練,有著很快的自適應(yīng)速度。與當(dāng)前一些沒有考慮領(lǐng)域自適應(yīng)的多特征融合方法相比,有著更好的融合性能。(3)針對視頻概念間的語義關(guān)聯(lián)問題,本文提出了基于節(jié)點(diǎn)平衡(NE)的概念關(guān)聯(lián)模型,它與DALC模型共同構(gòu)成了一個兩級語義模型。該方法以物理模型為基礎(chǔ),將概念之間的關(guān)聯(lián)性用物理性的引力和斥力進(jìn)行建模,而將一個個鏡頭-概念對看作是物理節(jié)點(diǎn),它們的分值則是它們所處的位置。對不同類別的概念關(guān)聯(lián)方式,可以定義不同種類的力,它們可以共同作用在一個節(jié)點(diǎn)之上,從而達(dá)到使用多種概念關(guān)聯(lián)共同作用的結(jié)果。與現(xiàn)有的方法相比,它可以使用多種概念間的關(guān)聯(lián)關(guān)系同時進(jìn)行構(gòu)建復(fù)雜的語義關(guān)系,文中使用了三種關(guān)聯(lián)：共存關(guān)聯(lián)、層級關(guān)聯(lián)和時序關(guān)聯(lián)。它是一種啟發(fā)式模型,對概念的關(guān)聯(lián)過程以模擬人的先驗知識為主導(dǎo),因此具有直觀性的特點(diǎn)。此外,它有著簡潔的關(guān)聯(lián)方程,求解過程快速；并且可以根據(jù)先驗知識或訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有無,應(yīng)用監(jiān)督式或無監(jiān)督式的關(guān)聯(lián)參數(shù)。
[Abstract]:In the present society , the intelligent equipment is popularized in unprecedented speed , and the increasingly perfect Internet and mobile network bring about information summarization and connection from the whole world . In this paper , a concept association model based on node balance ( NE ) is proposed based on the correlation between the source domain and the target field .

【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1362310