基于核密度的半监督学习算法在视频语义标注中的应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·视频语义标注研究描述 | 第12-18页 |
| ·视频语义描述 | 第12-15页 |
| ·语义标注方法 | 第15-17页 |
| ·存在的问题 | 第17-18页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 2 视频结构化及特征提取 | 第20-31页 |
| ·视频低层特征 | 第20-26页 |
| ·颜色特征 | 第21-24页 |
| ·纹理特征 | 第24-25页 |
| ·形状特征 | 第25页 |
| ·视频运动分析 | 第25-26页 |
| ·视频结构化 | 第26-30页 |
| ·镜头分割 | 第28-29页 |
| ·关键帧提取 | 第29页 |
| ·场景分割 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于核密度的半监督学习方法 | 第31-49页 |
| ·贝叶斯理论 | 第31-34页 |
| ·半监督学习概述 | 第34-39页 |
| ·自训练方法 | 第36-37页 |
| ·互训练方法(协同训练Co-Training) | 第37-38页 |
| ·Co-EM算法 | 第38-39页 |
| ·核密度估计 | 第39-43页 |
| ·核密度函数的半监督学习的语义标注方法 | 第43-48页 |
| ·基于核密度的监督学习算法 | 第44-46页 |
| ·基于核密度的半监督学习算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于核密度的半监督方法在语义标注的应用 | 第49-62页 |
| ·核密度函数的半监督方法标注视频语义 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-61页 |
| ·性能评价方法 | 第51-54页 |
| ·实验与结果 | 第54-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-65页 |
| ·论文小结 | 第62页 |
| ·进一步的研究工作 | 第62-65页 |
| ·特征融合 | 第63页 |
| ·参数值λ的确定 | 第63页 |
| ·核函数的选择 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
