Co-Concept-Boosting视频语义索引方法  

Video Semantic Indexing Based on Co-Concept-Boosting

作　　者：陈丹雯[1] 袁志民[1] 邓莉琼[1] 吴玲达[1,2] 

机构地区：[1]国防科技大学信息系统与管理学院信息系统工程重点实验室,长沙410073 [2]装备指挥技术学院,北京100016

出　　处：《小型微型计算机系统》2012年第7期1603-1607,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(60802080)资助;国家自然科学基金项目(61002020)资助

摘　　要：语义概念探测是建立视频语义索引的根本方法,传统探测方法没有充分考虑语义概念间存在的复杂关系.本文充分利用概念间关系提出了co-concept-boosting方法,该方法分为三个层次:第一层是基于上下文关系的探测模型的构建,第二层是结合概念间关系的boosting处理,第三层是对boosting过程中产生的多个探测模型的融合.利用Trecvid2005数据的实验分析证明,该方法具有良好的性能以及稳定性.Semantic concept detection is a key technique to video semantic indexing.Traditional approaches did not take account of inter-concept correlation adequately.A new co-concept-boosting approach is proposed in this paper,including three steps： the context based conceptual fusion models are built at first,then a boosting process based on inter-concept correlation is implemented,finally multi-models generated in boosting are fusioned.The experimental results on Trecvid 2005 dataset show that the proposed method achieves more remarkable and consistent improvement.

关 键 词：视频语义索引 语义概念探测 Co-Concept-Boosting方法 基于上下文关系的语义概念融合 语义概念关系 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]