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基于TICA和GMM的視頻語義概念檢測算法

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  針對目前詞袋模型( BoW)視頻語義概念檢測方法中的量化誤差問題,為了更有效地自動提取視頻的底層特征,提出一種基于拓撲獨立成分分析( TICA)和高斯混合模型(GMM)的視頻語義概念檢測算法。首先,通過TICA算法進行視頻片段的特征提取,該特征提取算法能夠?qū)W習(xí)到視頻片段復(fù)雜不變性特征;其次利用CMM方法對視頻視覺特征進行建模,描述視頻特征的分布情況;最后構(gòu)造視頻片段的CMM超向量,采用支持向量機(SVM)進行視頻語義概念檢測。CMM是BoW概率框架下的拓展,能夠減少量化誤差,具有良好的魯棒性。在TRECVID 2012和OV兩個視頻庫上,將所提方法與傳統(tǒng)的BoW、SIFT-CMM方法進行了對比實驗,結(jié)果表明,基于TICA和GMM的視頻語義概念檢測方法能夠提高視頻語義概念檢測的準(zhǔn)確率。

基于TICA和GMM的視頻語義概念檢測算法

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