Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2012, Vol. 28 Issue (5): 76-80     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2012.05.12
  应用实践 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
多特征视频分类挖掘实验研究
陈芬1,2, 赖茂生3
1. 南京大学信息管理学院 南京 210093;
2. 南京理工大学经济管理学院 南京 210094;
3. 北京大学信息管理系 北京 100871
Video Classification Using Multiple Features
Chen Fen1,2, Lai Maosheng3
1. School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210093, China;
2. School of Economics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China;
3. Department of Information Management, Peking University, Beijing 100871, China
全文: PDF (739 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 主要描述笔者进行的分类挖掘研究实验。该实验基于北卡罗来纳大学(UNC)的Open Video项目,使用支持向量机对抽取的低层视觉和高层语义特征进行挖掘,考察不同类型的关键帧集合对于分类结果的影响并全面比较各种类型的特征及不同组合在分类中的贡献。结果表明,基于多特征的视觉和文本的结合能够取得较好的分类结果;此外,关键词和描述对挖掘效果具有不同影响。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
陈芬
赖茂生
关键词 视频挖掘视频分类分类    
Abstract:This article introduces a classification experiment which is based on UNC's Open Video project. In this experiment, the authors focus on the respective effects of different types of key frame collection, and compare the contribution of various features and their combination in details. Furthermore,the result shows that combination of visual and text features can achieve the best mining accuracy, and keywords and descriptions have different influence on the mining effect.
Key wordsVideo mining    Video classification    Classification
收稿日期: 2012-02-14      出版日期: 2012-07-24
: 

G350

 
基金资助:

本文系教育部人文社会科学研究项目“基于云平台的视频信息组织和挖掘研究”(项目编号:10YJC870001)、南京理工大学自主科研专项计划一般项目“复合视频信息的组织和挖掘研究”(项目编号:2011YBXM94)和教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“基于智能信息处理的知识挖掘技术及应用研究”(项目编号: 08JJD870225)的研究成果之一。

引用本文:   
陈芬, 赖茂生. 多特征视频分类挖掘实验研究[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(5): 76-80.
Chen Fen, Lai Maosheng. Video Classification Using Multiple Features. New Technology of Library and Information Service, 2012, 28(5): 76-80.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2012.05.12      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2012/V28/I5/76
[1] Fischer S, Lienhart R, Effelsberg W. Automatic Recognition of Film Genres[C]. In:Proceedings of the 3rd ACM International Conference on Multimedia,San Francisco, CA, USA.1995:295-304.

[2] Chang S F, Ellis D, Jiang W,et al. Large-Scale Multimodal Semantic Concept Detection for Consumer Video[C]. In: Proceedings of the International Workshop on Workshop on Multimedia Information Retrieval,Augsburg, Bavaria, Germany.2007:255-264.

[3] Chen S C, Shyu M L, Chen M, et al. A Decision Tree-based Multimodal Data Mining Framework for Soccer Goal[C]. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2004:265-268.

[4] Pan J Y, Faloutsos C.VideoCube: A Novel Tool for Video Mining and Classification[C]. In:Proceedings of the 5th International Conference on Asian Digital Libraries (ICADL 2002). 2002:194-205.

[5] Yang L J, Liu J M, Yang X K,et al. Multi-Modality Web Video Categorization[C]. In:Proceedings of the International Workshop on Multimedia Information Retrieval(MIR'07),Augsburg, Bavaria, Germany.2007:265-274.

[6] Rasheed Z, Sheikh Y, Shah M. On the Use of Computable Features for Film Classification[J]. IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology, 2005,15(1): 52-64.

[7] Yuan X, Lai W, Mei T,et al. Automatic Video Genre Categorization Using Hierarchical SVM[C].In: Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Image Processing,Atlanta, USA.2006:2905-2908.

[8] Open Video Digital Library Project[OL].[2012-02-10]. http://www.open-video.org/index.php.

[9] MERIT[OL]. [2012-02-10]. http://lamp.cfar.umd.edu/media/research/MERIT/.

[10] Wikipedia.Cohen's Kappa Coefficient[EB/OL].[2012-02-10]. http://en.wikipedia.org/wiki/Cohen%27s_kappa.

[11] Text Transformation and Classification Accuracy[OL]. [2012-02-10]. http://www.ils.unc.edu/~cablake/ inls890_f06/.

[12] The Banana Tree.Stop Word List[EB/OL].[2012-02-10]. http://www.thebananatree.org/stoplist.html.
[1] 范少萍,赵雨宣,安新颖,吴清强. 基于卷积神经网络的医学实体关系分类模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 75-84.
[2] 陈杰,马静,李晓峰. 融合预训练模型文本特征的短文本分类方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 21-30.
[3] 周泽聿,王昊,赵梓博,李跃艳,张小琴. 融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 31-41.
[4] 陆泉, 何超, 陈静, 田敏, 刘婷. 基于两阶段迁移学习的多标签分类模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 91-100.
[5] 谢豪,毛进,李纲. 基于多层语义融合的图文信息情感分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 103-114.
[6] 余本功,朱晓洁,张子薇. 基于多层次特征提取的胶囊网络文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 93-102.
[7] 孟镇,王昊,虞为,邓三鸿,张宝隆. 基于特征融合的声乐分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 59-70.
[8] 李菲菲,吴璠,王中卿. 基于生成式对抗网络和评论专业类型的情感分类研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 72-79.
[9] 王鸿, 舒展, 高印权, 田文洪. 一种单分类器联合多任务网络的隐式句间关系分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 80-88.
[10] 董淼, 苏中琪, 周晓北, 兰雪, 崔志刚, 崔雷. 利用Text-CNN改进PubMedBERT在化学诱导性疾病实体关系分类效果的尝试[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 145-152.
[11] 冯昊, 李树青. 基于多种支持向量机的多层级联式分类器研究及其在信用评分中的应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 28-36.
[12] 王艳, 王胡燕, 余本功. 基于多特征融合的中文文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 1-14.
[13] 冷基栋,吕学强,姜阳,李果林. 联盟链共识机制研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 56-65.
[14] 余本功, 朱梦迪. 基于层级注意力多通道卷积双向GRU的问题分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 50-62.
[15] 赵旸, 张智雄, 刘欢, 丁良萍. 基于BERT模型的中文医学文献分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 41-49.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn