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基于图稀疏Group Lasso算法的农业科教视频多语义标注方法
1
作者
孙佳明
吴李康
+2 位作者
邓兆利
段驰飞
蔡骋
《数字技术与应用》
2018年第6期133-135,共3页
针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,...
针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,结合视频集内人工标注的标签,进行多语义的标注。农业科教视频多语义标注的试验表明,该方法能够实现语义的快速标注,并使得农业视频多语义标注的F综合指标达到64%。农业视频多语义标注效果,不仅可满足用户个性化的信息需求,同时也为农业知识视频检索等相关领域,提供了参考方案。
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关键词
农业科教视频
镜头检测
多语义标注
稀疏编码
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题名
基于图稀疏Group Lasso算法的农业科教视频多语义标注方法
1
作者
孙佳明
吴李康
邓兆利
段驰飞
蔡骋
机构
西北农林科技大学信息工程学院
出处
《数字技术与应用》
2018年第6期133-135,共3页
基金
国家自然科学基金(61202188)
中央科研基本业务费(Z109021704)
博士科研启动费(Z111021504)
文摘
针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,结合视频集内人工标注的标签,进行多语义的标注。农业科教视频多语义标注的试验表明,该方法能够实现语义的快速标注,并使得农业视频多语义标注的F综合指标达到64%。农业视频多语义标注效果,不仅可满足用户个性化的信息需求,同时也为农业知识视频检索等相关领域,提供了参考方案。
关键词
农业科教视频
镜头检测
多语义标注
稀疏编码
Keywords
semantic annotation
video analysis
sparse representation
graph representation
group lasso
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图稀疏Group Lasso算法的农业科教视频多语义标注方法
孙佳明
吴李康
邓兆利
段驰飞
蔡骋
《数字技术与应用》
2018
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