基于标签分布学习的视频摘要算法

摘要：

针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视频的卷积神经网络特征和颜色特征,将两者融合后进行降维得到特征矩阵;然后将特征矩阵与训练样本的标签分布一起输入到LDL模型中;最后根据模型输出的标签分布选取关键帧,生成视频摘要.在基准数据集上与其他算法的实验表明,该算法生成的摘要与用户创建的摘要一致性很高,明显优于其他算法.

关键词：视频摘要、标签分布学习模型、多标记学习、关键帧

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61379106,61379082,61227802;山东省自然科学基金ZR2015FM011,ZR2013FM036,ZR2015FM022

在线出版日期：2019-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：104-110