【摘 要】
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片段视频语义识别旨在识别视频中短小片段的语义概念,是视频分析的一项重要任务.由于片段视频的数量巨大且缺乏可参考的网络标签,片段视频的标记十分困难,通常只能对部分片段视频进行标记.如何利用有限的语义标签提高片段视频语义识别的准确率是一项关键挑战.因此本文提出了一种基于长短时预测一致性的视频语义识别算法.该算法通过引入完整视频语义与片段视频语义一致性的约束,对片段视频语义识别结果进行筛选,以此提高片段
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片段视频语义识别旨在识别视频中短小片段的语义概念,是视频分析的一项重要任务.由于片段视频的数量巨大且缺乏可参考的网络标签,片段视频的标记十分困难,通常只能对部分片段视频进行标记.如何利用有限的语义标签提高片段视频语义识别的准确率是一项关键挑战.因此本文提出了一种基于长短时预测一致性的视频语义识别算法.该算法通过引入完整视频语义与片段视频语义一致性的约束,对片段视频语义识别结果进行筛选,以此提高片段视频语义识别的准确率.本文提出的算法在大规模视频数据集YouTube-8M的片段视频语义识别任务上达到了
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集成特征选择算法将多种特征选择方法结果结合在一起,旨在得到更加有效的特征子集.然而这些算法通常假设每种特征选择方法是平等的,没有考虑不同特征选择方法性能的差异性,导致少数方法选择出的有效特征被忽略.为解决这一问题,本文提出一种可以有效地结合不同特征选择方法优势,并利用专家的知识逐步改善所选特征的交互式特征选择方法.该方法包括一个基于众包学习的集成特征选择算法和一个基于该算法开发的可视分析系统.基于
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