【摘 要】
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网络上有海量的音视频,其中暴恐音视频不容忽视。对面向暴恐音视频的内容检测系统进行研究,选取音频特征MFCC作为检测特征,采用词袋模型建模,利用支持向量机分类,优化了多个
【机 构】
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上海交通大学网络空间安全学院,上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61571290)~~
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网络上有海量的音视频,其中暴恐音视频不容忽视。对面向暴恐音视频的内容检测系统进行研究,选取音频特征MFCC作为检测特征,采用词袋模型建模,利用支持向量机分类,优化了多个全局参数,过滤了无用镜头,采用欠采样平衡正负样本的数目差距,减少了冗余和训练复杂度,取得了理想的检测效果,且能给出暴恐程度的评估。具体地,提出了词频加权参数c的改进算法和基于距离倍数的词频加权改进算法,能使词袋模型表示更精确,从而提高了准确率。
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