【摘 要】
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为了提高视频语义分析的准确性,提出一种基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法.该方法在K-SVD稀疏表示字典优化算法中引入了核函数和类别矢量,将稀疏表示特征映射到高
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170126)
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为了提高视频语义分析的准确性,提出一种基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法.该方法在K-SVD稀疏表示字典优化算法中引入了核函数和类别矢量,将稀疏表示特征映射到高维空间并使之满足类内离散度小、类间离散度大的Fisher准则,建立了可鉴别模型.使用该模型对字典的优化求解产生约束,形成了优化字典.将该字典用于求解视频特征的稀疏表示,同时提出了视频特征稀疏表示的分类鉴别准则来分析视频语义.在TRECVID 2007的新闻视频库上进行了视频语义概念分析.试验结果表明,该方法显著提高了视频特征稀疏表示的鉴别性
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