基于SVM的视频检索系统框架  

A Video Retrieval System Framework Based on SVM

作　　者：赵颖川[1] 王万良[1] 蒋一波[1] 

机构地区：[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310013

出　　处：《计算机系统应用》2010年第7期158-161,共4页Computer Systems & Applications

基　　金：浙江省教育厅基金(Y200803365);浙江省新苗人才计划(2008R40G2020003)

摘　　要：底层特征到高级语义的转化是视频检索中的重要环节。结合在视频检索中的相关反馈,结果排序以及BOOST思想,提出了针对视频检索的改进的SVM算法流程,并根据改进的SVM算法提出了基于SVM的视频检索系统框架。通过采用TREC2007的数据测试表明,该视频检索系统框架可达到较高的查准率和查全率。Transformation from feature to semantic info is the important step of Video Retrieval. Based on the improved SVM procedure for Video Retrieval according to relevance feedback, reranking and BOOST, this paper proposes a framework. Using the data of TREC2007, the experimental result shows the framework has sufficient improvement in AP and MAP.

关 键 词：MPEG-7 CBVR 结果排序 支持向量机(SVM) 相关反馈 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]