【摘 要】
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针对视频数据库的分类,提出了一种将视频数据的多模态特性与基于图的半监督算法相结合的新方法.首先,算法假设数据分散在不同模态的流形上,通过使用给定的每种模态构成一个图
【机 构】
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咸阳职业技术学院电子信息学院; 陕西科技大学文理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272286)资助项目
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针对视频数据库的分类,提出了一种将视频数据的多模态特性与基于图的半监督算法相结合的新方法.首先,算法假设数据分散在不同模态的流形上,通过使用给定的每种模态构成一个图.然后,将流形正则化的结果融合在不同的图上,并利用每个图的流形正则化输出上基于排名的判决准则来对排名度量中最有效的样本进行标记.算法迭代执行,直至全部样本被标记.为了进一步提高算法的性能,对前面提出的算法进行改进,在每次迭代中采用更多的标记视频,同时又避免了误差传播.在CCTV-3数据库上运行的仿真实验结果表明,提出的算法无论是在平均精度,还是在精度-召回率性能指标方面都优于现有的单模态流形正则化算法。
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