[发明专利]基于判别性示例选择多示例学习的恐怖视频识别方法

摘要

本发明公开一种基于判别性示例选择多示例学习的恐怖视频识别方法。该方法包括：提取训练视频集中每个视频的视频镜头，针对每个视频镜头选取情感代表帧和情感突变帧表示该镜头；提取对每个镜头的音频和视频特征作为视频示例，组成视频示例集合；从所述视频示例集合中选择出判别性视频示例；计算训练视频集合中每个视频示例与所述判别性视频示例之间的相似性距离，得到特征向量集合；将待识别视频的特征向量与训练视频集合对应的特征向量集合进行稀疏重构，根据重构误差识别视频的类别。本发明提出了一种新的基于判别性示例选择的多示例学习模型应用到恐怖电影场景识别中，该技术具有重要的学术意义和社会意义，并具有广阔的应用前景。

主权项

一种恐怖视频识别方法，该方法包括：步骤1、提取训练视频集中每个视频的视频镜头，针对每个视频镜头选取情感代表帧和情感突变帧表示该镜头；步骤2、提取对每个镜头的音频和视频特征作为视频示例，组成视频示例集合；步骤3、从所述视频示例集合中选择出判别性视频示例；步骤4、计算训练视频集合中每个视频示例与所述判别性视频示例之间的相似性距离，得到训练视频的特征向量集合；步骤5、将待识别视频的特征向量与训练视频集合的特征向量集合进行稀疏重构，根据重构误差识别待识别视频是否为恐怖视频类别。