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面向视频结构分析和事件检测的非监督模式挖掘技术
  • 项目名称:面向视频结构分析和事件检测的非监督模式挖掘技术
  • 项目类别:面上项目
  • 批准号:60573167
  • 申请代码:F020513
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人:杨士强
  • 负责人职称:教授
  • 依托单位:清华大学
  • 批准年度:2005
中文摘要:

视频是多媒体数据中比例最大、信息量最多、应用前景最广又最复杂的一类媒体,视频结构分析和事件检测是基于内容的多媒体信息检索研究的关键。本课题探索将非监督模式挖掘技术应用于视频结构分析和事件检测,为视频语义理解建立有效的途径。模式是视频中重复发生、通过统计和关联性分析可预知的语义实体。重复性模式往往对应结构元素和语义事件,如新闻节目中'主持人在演播室播报-记者在现场采访'模式,可用于划分新闻结构;篮球比赛中'球员向左半场跑动-投篮'模式,可用于检测'向左进攻'事件。非监督模式挖掘技术具有无训练过程、对数据分布不做特定假设的特点,采用非监督学习方法挖掘不同层次、不同类型的视频重复性模式,是视频结构分析和事件检测的创新性解决思路,具有良好的研究和应用前景。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 8
  • 10
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  • 0
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