基于音频词袋和MPEG-7特征的暴力视频快速分类算法研究



基于音频词袋和MPEG-7特征的暴力视频快速分类算法研究

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基于音频词袋和MPEG-7特征的暴力视频快速分类算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 本文研究的背景及意义	第12-13页
1.2 国内外相关课题的研究动态	第13-15页
1.3 本文的创新性工作	第15-16页
1.4 本文的研究内容及结构安排	第16-18页
第二章理论基础	第18-36页
2.1 引言	第18页
2.2 双模态特征的分析和提取	第18-30页
2.2.1 视觉特征	第18-26页
2.2.2 音频特征	第26-30页
2.3 支持向量机研究	第30-35页
2.3.1 支持向量机的发展	第31-32页
2.3.2 支持向量机的特征	第32-33页
2.3.3 支持向量机体现的主要思想方法	第33-34页
2.3.4 支持向量机算法	第34-35页
2.4 本章小结	第35-36页
第三章基于音频词汇的暴力视频分类方法	第36-50页
3.1 引言	第36页
3.2 词袋模型介绍	第36-38页
3.3 音频词汇	第38-39页
3.4 权重分配机制	第39-41页
3.5 基于音频词袋的算法研究	第41-44页
3.5.1 本文定义的暴力场景	第41-42页
3.5.2 算法流程	第42-44页
3.6 仿真实验结果及分析	第44-49页
3.6.1 五类视频的分类结果	第45-46页
3.6.2 利用MPEG-7 融合音频特征来分类暴力视频	第46-47页
3.6.3 不同音频词汇的分类效果	第47-48页
3.6.4 对视觉特征粗分类的镜头精确分类	第48-49页
3.7 本章小结	第49-50页
第四章基于双模态特征的恐怖暴力场景快速筛选方法	第50-68页
4.1 引言	第50页
4.2 两种筛选方法模型	第50-53页
4.2.1 视觉结构张量筛选模型	第50-52页
4.2.2 音频快速筛选模型	第52-53页
4.3 视频音频特征的选取	第53-63页
4.3.1 运动特征的过滤	第53-56页
4.3.2 人脸检测	第56-62页
4.3.3 针对恐怖暴力视频的图像特征选取	第62页
4.3.4 音频特征	第62-63页
4.4 仿真实验结果及分析	第63-66页
4.4.1 两种模型的处理速度	第63-65页
4.4.2 两种模型分类准确率的比较	第65-66页
4.5 本章小结	第66-68页
第五章结束语	第68-70页
5.1 本文创新工作	第68页
5.2 未来展望	第68-70页
参考文献	第70-74页
致谢	第74-75页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	第75页
攻读硕士学位期间参加的课题与项目	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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