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摘要
现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同的视角来看待一个视频片段,并利用联合稀疏表示框架将三个不同视角融合到一个分类框架中,用来进行恐怖视频的识别.在恐怖视频库上的实验结果验证了算法在恐怖视频识别中比现有的其它算法有更好的性能和稳定性.
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现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同的视角来看待一个视频片段,并利用联合稀疏表示框架将三个不同视角融合到一个分类框架中,用来进行恐怖视频的识别.在恐怖视频库上的实验结果验证了算法在恐怖视频识别中比现有的其它算法有更好的性能和稳定性.
