【摘 要】
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电视节目智能分类技术用于电视节目的场景分类,通过场景的时间信息,得到综合视频中广告节目与正常节目的播放时间,有利于加快电视节目的编目速度,电视节目的分类存在分类效果不好的情况。本文的研究工作主要包括以下三个方面。1、电视节目视频数据预处理,包括场景检测、特征提取和场景分割。使用Py Scene Detect工具对视频进行场景检测。视频特征的提取包括图像特征的提取和音频特征的提取,图像特征提取器是在
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电视节目智能分类技术用于电视节目的场景分类,通过场景的时间信息,得到综合视频中广告节目与正常节目的播放时间,有利于加快电视节目的编目速度,电视节目的分类存在分类效果不好的情况。本文的研究工作主要包括以下三个方面。1、电视节目视频数据预处理,包括场景检测、特征提取和场景分割。使用Py Scene Detect工具对视频进行场景检测。视频特征的提取包括图像特征的提取和音频特征的提取,图像特征提取器是在Image Net数据集上训练得到的Inception v3模型,音频特征提取器是在Audio Set数据集上训练得到的VGGish模型。利用场景检测的结果对提取到的视频特征进行场景分割。2、视频分类模型的训练与优化,包括基准分类模型的训练、特征调整模型的训练和对比分类模型的训练。基准分类模型使用视频帧聚合模型DBo F模型和分类器Mo E进行训练。特征调整模型使用改进的帧特征优化模型Ne Xt NEW和分类器Mo E进行训练,并对训练样本进行特征调整。采用特征调整后的训练样本,训练对比分类模型。3、分类模型的测试与验证,包括基准分类模型的测试、对比分类模型的测试及实际视频节目的分类测试。比较两种模型在广告视频与正常节目视频上分类的召回率和准确率,得出如下结论:当DBo F模型的聚类中心数为1024和2048时,基准分类模型的分类效果优于对比分类模型;当聚类中心数为4096时,对比分类模型的分类效果优于基准分类模型;两种模型的实际分类准确率都需要进一步提高。
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