【摘 要】
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为了全面准确地获取视频高层语义信息,提出了一种基于仿生的视频语义分析两级多模式融合算法。该算法仿照人脑多感觉融合机理,先将视频中多模式特征按不同类别划分为组,然后对每一组中的多模低层特征用层次隐马尔可夫模型(HHMM)进行数据融合;同时将以似然率表示的多个低层融合结果作为高层融合的输入,再通过基于核的非线性算法把输入空间变换到高维特征空间;最后在特征空间中求取最优线性分类面,即可得到最终的多模式两
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术系,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60273035）,江苏省科技攻关项目（BE2003064）
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为了全面准确地获取视频高层语义信息,提出了一种基于仿生的视频语义分析两级多模式融合算法。该算法仿照人脑多感觉融合机理,先将视频中多模式特征按不同类别划分为组,然后对每一组中的多模低层特征用层次隐马尔可夫模型(HHMM)进行数据融合;同时将以似然率表示的多个低层融合结果作为高层融合的输入,再通过基于核的非线性算法把输入空间变换到高维特征空间;最后在特征空间中求取最优线性分类面,即可得到最终的多模式两级融合结果。实验表明,该方法不仅能有效融合视频中的多模式特征,而且能获取全面、准确的高层语义信息。
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