資料介紹
網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展在給人們生活帶來很多便利的同時,也存在著令人反感的敏感內(nèi)容,如恐怖暴力視頻等這些內(nèi)容嚴(yán)重影響著青少年的身心健康。因此,一種有效的敏感視頻識別算法成為網(wǎng)絡(luò)過濾技術(shù)中不可或缺的組成部分。近年來,多示例學(xué)習(xí)被引入到恐怖暴力類敏感視頻識別中,并取得了令人矚目的效果。由于該類視頻中存在著很多冗余信息及部分非恐怖暴力幀的干擾,不可避免地影響了敏感視頻的識別效果。因此提出了一種基于判別性特征投影的多示例學(xué)習(xí)算法,提出了一種基于自表示字典學(xué)習(xí)的示例選擇框架,將示例作為字典,學(xué)習(xí)示例之間的最優(yōu)表達(dá)關(guān)系,找到具有代表性的示例,并向代表示例進(jìn)行投影構(gòu)造了更具判別性的示例包特征。通過在恐怖暴力視頻庫以及SD2014數(shù)據(jù)集上與現(xiàn)有多示例檢測算法在準(zhǔn)確率、召回率以及F指標(biāo)的對比,驗(yàn)證了該算法在恐怖暴力視頻識別中的有效性。
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