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中文摘要：
随着互联网络的发展，越来越多的视频信息被广泛传播。视频信息的真实性和完整性越来越受到大家的关注，尤其是在一些特殊场合的应用，例如，司法鉴定、医疗事故鉴定 ，实验过程鉴定等。本课题正式针对这样的需求，提出了数字视频信息的多种特征分析 ，多模态特征分析，新型分类器的研究，以及相关辅助技术的研究。本课题分别从帧内 特征，例如，D-SIFT,D-SURF,BOVW，Sparse Coding局部特征；帧间特征，例如，3D-SURF ，VHD等空时特征；音频特征，例如，能量特征，节拍特征等；新型分类器则提出了新的多核分类器，随机森林决策方法等新技术研究。此外，也研究了其他相关技术，例如， 镜头分割技术，语义特征识别技术，视频水印技术，对原有目标进行补充研究。本课题共发表论文13篇，均被SCI/EI收录，审稿论文4篇；申请发明专利3项，其中1项已获批；培养硕士研究生9人，6人已经硕士毕业。本课题的研究成果具有良好的理论价值，同时也具有较好的应用价值。
结论摘要：
英文主题词video authority,multimode analysis,multi kernel classfier, random forests
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