[00229202]基于多视角多示例学习的恐怖视频场景识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201310376618.3
交易方式：
技术转让
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技术入股
联系人：
中国科学院自动化研究所
进入空间
所在地：北京北京市
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资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于多视角多示例学习的恐怖视频识别方法，其包括：对训练视频集合中的视频提取视频镜头，并针对每个视频镜头选取情感代表帧和情感突变帧；对训练视频集合中每个视频镜头提取音频和视觉特征，其中视觉特征基于所提取的情感代表帧和情感突变帧提取；对于每一个视频提取其四个视角特征向量，构成训练视频集合的多视角特征集合；对所得到的训练视频集合对应的多视角特征集合和待识别视频的多视角特征向量进行稀疏重构，得到稀疏重构系数；根据所述稀疏重构系数计算待识别视频的多视角特征向量与训练视频集合中恐怖视频集合与非恐怖视频集合分别对应的多视频特征集合的重构误差，进而确定待识别视频是否为恐怖视频。
摘要：本发明公开了一种基于多视角多示例学习的恐怖视频识别方法，其包括：对训练视频集合中的视频提取视频镜头，并针对每个视频镜头选取情感代表帧和情感突变帧；对训练视频集合中每个视频镜头提取音频和视觉特征，其中视觉特征基于所提取的情感代表帧和情感突变帧提取；对于每一个视频提取其四个视角特征向量，构成训练视频集合的多视角特征集合；对所得到的训练视频集合对应的多视角特征集合和待识别视频的多视角特征向量进行稀疏重构，得到稀疏重构系数；根据所述稀疏重构系数计算待识别视频的多视角特征向量与训练视频集合中恐怖视频集合与非恐怖视频集合分别对应的多视频特征集合的重构误差，进而确定待识别视频是否为恐怖视频。
