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已有的基于梯度方向直方圖信息的視頻內(nèi)容檢測(cè)算法側(cè)重在二維的視頻幀上提取特征，忽略了視頻內(nèi)容在時(shí)間維度上的相關(guān)性。提取局部梯度間潛在的共生關(guān)系特征可一定程度上提高算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率;同時(shí)，對(duì)相鄰特征池化可有效減少特征降維過程中的信息丟失。基于此，利用視頻幀間結(jié)構(gòu)信息通過卷積運(yùn)算構(gòu)建共生梯度直方圖的三維結(jié)構(gòu)，然后對(duì)相鄰特征池化實(shí)現(xiàn)描述特征的有效降維，解決了忽略幀間信息影響識(shí)別準(zhǔn)確率以及高維度特征難以訓(xùn)練的問題;將視頻特征映射到多示例學(xué)習(xí)中的示例和包，非常容易地實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同長(zhǎng)度視頻的檢測(cè)在公開測(cè)試數(shù)據(jù)集 Hockey、 Movie.上進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示? Hockey數(shù)據(jù)集上算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率高于現(xiàn)有最優(yōu)算法3%， Movie數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)準(zhǔn)確率高于現(xiàn)有最優(yōu)算法0.5%，驗(yàn)證了新特征與算法的有效性。
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