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Co-Concept-Boosting视频语义索引方法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:2012.7.7
  • 页码:1603-1607
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科技大学信息系统与管理学院信息系统工程重点实验室,长沙410073, [2]装备指挥技术学院,北京100016
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60802080)资助;国家自然科学基金项目(61002020)资助
  • 相关项目:面向语义事件的视频故事单元关联分析与跟踪关键技术研究
中文摘要:

语义概念探测是建立视频语义索引的根本方法,传统探测方法没有充分考虑语义概念间存在的复杂关系.本文充分利用概念间关系提出了co-concept-boosting方法,该方法分为三个层次:第一层是基于上下文关系的探测模型的构建,第二层是结合概念间关系的boosting处理,第三层是对boosting过程中产生的多个探测模型的融合.利用Trecvid2005数据的实验分析证明,该方法具有良好的性能以及稳定性.

英文摘要:

Semantic concept detection is a key technique to video semantic indexing.Traditional approaches did not take account of inter-concept correlation adequately.A new co-concept-boosting approach is proposed in this paper,including three steps: the context based conceptual fusion models are built at first,then a boosting process based on inter-concept correlation is implemented,finally multi-models generated in boosting are fusioned.The experimental results on Trecvid 2005 dataset show that the proposed method achieves more remarkable and consistent improvement.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212