基于結構和融合的特定敏感視頻識別技術.pdf

1、隨著互聯(lián)網的發(fā)展，網絡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。此類視頻的傳播會危害人們尤其是青少年的身心健康，如何有效地、自動地過濾這些不良視頻，已經成為視頻語義分析領域研究的熱點?，F(xiàn)有視頻識別技術存在著一些不足，導致針對于敏感視頻的識別率較低。其原因主要有兩方面:一方面，視頻結構分析時，忽略敏感信息的作用導致關鍵幀位置偏差，視頻特征表示時，忽略情感、運動和私密部位等敏感特征導致語義刻畫性較弱;另

2、一方面，忽視視頻內部的多種上下文結構信息，忽視各種特征間的潛在依賴關系。鑒于其重要性和存在問題，本文針對于敏感視頻的識別算法進行了研究。
　　論文的研究內容包括兩個方面:視頻結構分析和特征表示、上下文結構和依賴模型。作者提出了上述兩個問題的有效算法，并用實驗驗證了這些算法的有效性。
　　在視頻結構分析上，使用基于信息理論的鏡頭邊界檢測算法，并在普通關鍵幀的基礎上，提出增加敏感關鍵幀強化敏感信息定位，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，使用運動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，強化了敏感語義分析。
　　在上下文結構提取上，使用圖模型表示視頻上下文關系，提出一種基于多種上下文結構的分類器算法，該算法通過模擬視頻內部的結構信息，以輔助識別敏感視頻類別，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系，提出一種基于線性依賴模型的融合算法，該算