文档介绍：江薄大擎让燃用撞苤硕士学位论文基于概率超图的视频事件语义检测方法研究论文答辩日期至墨生鱼旦江菱太堂至墨生阆±莸学位授予单位和日期申请学位级别亟专业名称论文提交日期答辩委员会主席评阅人编号:分类号:呈鱼鳗
学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密口,在年解密后适用本授权书。不保密学位论文作者签名:指导教师签名:年月日口。
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学位敝储繇仁堵新躲多他签字日期:纠晔日签字日期:硎年∥月孑日学位论文版权使用授权书保密口,在不保密口。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于年解密后适用本授权书。
摘要的视频检测技术已成为多媒体分析领域的研究热点,它可为海量视频的检索与管测的研究现状。在此基础上,本文提出了基于概率超图的视频事件语义检测方法、江苏大学硕士学位论文近年来,随着多媒体技术以及网络技术的快速发展,多媒体数据急剧增加。由于视频的低层特征与人类思维中的语义概念之间存在语义鸿沟,基于语义概念理提供有效手段。其中,视频事件可以定义为不同的视频对象在一段时间内的相互作用,它蕴含了视频的主要语义内容。因此,研究快速有效的视频事件语义检测方法至关重要。本文首先简要地介绍了课题研究的背景及意义,然后分析了视频事件语义检基于半监督增量学习的概率超图语义模型的构建方法以及相应的原型系统的开发,主要工作如下:岢隽嘶诟怕食嫉氖悠凳录镆寮觳夥椒ā8梅椒ㄊ紫冉丈ā⑽理、形状等底层视觉特征进行融合;然后定义视频段的亲密度函数并利用亲密度的信息构建概率超图模型,其中每条超边对应一种事件语义;‘采用随机游走过程来预测视频段属于每条超边的概率;最后结合阈值采用条件概率模型对视频段进行事件语义分类。实验结果表明该方法使多语义事件检测的查全率和查准率得到了提高。岢隽嘶诎爰喽皆隽垦暗母怕食加镆迥P偷墓菇ǚ椒ḿ盎诖模型的识别检测。该方法在概率超图的基础上结合半监督学习及增量学习的机制实现一种新的概率超图模型的构建方法;采用方法刑岢龅氖悠凳录镆寮测方法对视频段进行分类识别;最后通过实验比较验证该方法的有效性。A搜橹ど鲜龇椒ǖ挠行院涂捎眯裕疚牟捎妹嫦蚨韵蠛湍?榛杓的方法,.?7⒐ぞ撸迪只诟怕食嫉氖悠事件语义检测的原型系统。该原型系统主要包括:视频入库及预处理子系统、视频事件语义建模子系统、视频事件检测子系统。关键词:概率超图模型,随机游走,半监督学习,增量学习,多语义视频事件检测
江苏大学硕士学位论文Ⅱ
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第二章视频事件语义检测研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于概率超图的视频多语义事件检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...怕食寄P图蚪椤基于概率超图的视频事件语义检测的步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于半监督增量学习的概率超图视频事件语义检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..江苏大学硕士学位论文课题研究的背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..课题研究的意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。视频事件语义检测过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..视频事件语义检测预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯√⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯视频事件语义分析研究趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯