基于內(nèi)容的動畫短片分類.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(fā)展，網(wǎng)上的多媒體信息也越來越多，特別是近兩年來，數(shù)碼動畫繼音樂和圖片之后異軍突起，成為又一種互聯(lián)網(wǎng)上用來傳播信息的常見數(shù)字媒體。因此，迫切需要一種技術對動畫進行分類，檢索和過濾。過去幾年中迅速發(fā)展的CBIR 技術雖然對靜態(tài)圖像取得了滿意的效果，但是這些技術并不是針對動畫設計的，無法直接用于動畫的分類，檢索和過濾。 鑒于此，本文嘗試在傳統(tǒng)CBIR 技術的基礎上，提出一種用于基于內(nèi)容的動畫短片分類方法。由于現(xiàn)在

2、許多動畫被用作廣告，對用戶來說是一種垃圾信息，因此找到一種檢測和過濾這種信息的方法是很有價值的，在本文中，主要按照這兩類對動畫進行分類。考慮到動畫與圖片分類的主要不同來自于特征提取，而分類器并不關心其輸入的特征向量是來自于動畫還是圖片，因此本文將重點放在特征的提取和分析上。 本文首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索技術的發(fā)展現(xiàn)狀、系統(tǒng)構架以及關鍵技術基礎，詳細闡述了圖像語義特征的提取方法，分析方法以及常用的分類方法，鑒于本文分類目標的特

3、殊性，還介紹了一些其它的特征提取方法，例如圖像中文字區(qū)域的識別等。 在提取特征的基礎上，本文使用互信息量（MI）對不同特征的有效性進行了分析，對提取的不同特征的判別力進行了比較；此外，還分析了將動畫整體考慮與將其看作一系列圖片考慮時的不同，指出后一種做法的效果較差。 最后，本文使用RBF核的支持向量機（SVM）作為分類器，對特征分析的結果進行了驗證，不但比較了單個特征的分類結果，也比較了不同特征的組合的分類結果。最終的分