文献

J-GLOBAL ID：201502210308438060   整理番号：15A1208625

マルチコンテキスト構築と線形融合に基づく特定高感度ビデオ認識【Powered by NICT】

Specified Sensitive Video Recognition Based on Multi-Context Construction and Linear Fusion

著者 (5件)： Wang Fangshi (School of Software Engineering,Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Wang Chenlong (School of Software Engineering,Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Li Bing (National Lab. of Pattern Recognition,Inst. of Automation,CAS, Beijing) ,  Ding Xinmiao (Shandong Inst. of Business and Technol., Shandong, Yantai) ,  Hu Weiming (National Lab. of Pattern Recognition,Inst. of Automation,CAS, Beijing)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 43  号： 4  ページ： 675-683  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 増加し続けるWebを用いた,ホラービデオと暴力ビデオを含む特定高感度ビデオがインターネット上で普及し,子供の精神的健康を脅かしている。を認識し,これらのビデオを効率的に除外する必要がある。今までのところ,特定感度ビデオのための既存の認識方法は,ショット間の多重文脈情報を無視している,または複数の特徴間の依存関係を無視している。本論文では,マルチコンテキスト構築と線形融合に基づく特定高感度ビデオのための新しい認識手法を提案する。第1に複数の有効な特徴を抽出し,複数の文脈構造グラフは,一つのビデオクリップのショットに対して構築した。,SVM分類器を各特徴空間における文脈情報を用いて訓練した。最後に,異なる特徴空間で得られた複数の分類器を融合する学習される線形依存性モデル。特定高感度ビデオデータセット上での実験を行い,提案手法の性能が他の既存のアルゴリズムよりも優れていることを実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 精神衛生 ,  暴力行為 ,  アルゴリズム ,  線形性 ,  インターネット ,  多重化 ,  *高感度 ,  子供 ,  *録画装置
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  SVM分類 ,  ビデオクリップ ,  文脈情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  コンテキスト ,  構築 ,  線形 ,  融合 ,  高感度 ,  ビデオ