基于結(jié)構(gòu)和融合的特定敏感視頻識(shí)別技術(shù).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)視頻普及到千家萬戶，里面充斥著不良視頻，如恐怖、暴力和色情等，稱為特定敏感視頻。此類視頻的傳播會(huì)危害人們尤其是青少年的身心健康，如何有效地、自動(dòng)地過濾這些不良視頻，已經(jīng)成為視頻語義分析領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)?，F(xiàn)有視頻識(shí)別技術(shù)存在著一些不足，導(dǎo)致針對(duì)于敏感視頻的識(shí)別率較低。其原因主要有兩方面:一方面，視頻結(jié)構(gòu)分析時(shí)，忽略敏感信息的作用導(dǎo)致關(guān)鍵幀位置偏差，視頻特征表示時(shí)，忽略情感、運(yùn)動(dòng)和私密部位等敏感特征導(dǎo)致語義刻畫性較弱;另

2、一方面，忽視視頻內(nèi)部的多種上下文結(jié)構(gòu)信息，忽視各種特征間的潛在依賴關(guān)系。鑒于其重要性和存在問題，本文針對(duì)于敏感視頻的識(shí)別算法進(jìn)行了研究。
　　論文的研究內(nèi)容包括兩個(gè)方面:視頻結(jié)構(gòu)分析和特征表示、上下文結(jié)構(gòu)和依賴模型。作者提出了上述兩個(gè)問題的有效算法，并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這些算法的有效性。
　　在視頻結(jié)構(gòu)分析上，使用基于信息理論的鏡頭邊界檢測算法，并在普通關(guān)鍵幀的基礎(chǔ)上，提出增加敏感關(guān)鍵幀強(qiáng)化敏感信息定位，提升特征選擇精確度。在視頻

3、特征表示上，提出使用顏色情感類特征描述恐怖視頻，使用運(yùn)動(dòng)暴力類特征描述暴力視頻，使用膚色部位類特征描述色情視頻，該三類特征表示算法較好地刻畫了敏感視頻固有特性，強(qiáng)化了敏感語義分析。
　　在上下文結(jié)構(gòu)提取上，使用圖模型表示視頻上下文關(guān)系，提出一種基于多種上下文結(jié)構(gòu)的分類器算法，該算法通過模擬視頻內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，以輔助識(shí)別敏感視頻類別，提升分類性能。在依賴模型融合上，量化不同空間特征的依賴關(guān)系，提出一種基于線性依賴模型的融合算法，該算