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改进的AdaBoost分类器在视频中的体育场景检测
被引量:
11
1
作者
金鸣
邱锡鹏
吴立德
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期229-231,共3页
提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类:草地运动,冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景,提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征,然后用改...
提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类:草地运动,冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景,提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征,然后用改进的可自动选择特征的boosting方法为每一类体育场景分别建立AdaBoost分类器。该文提出的方法应用在国际视频处理评测TRECVID2003中的“体育场景”语义特征抽取任务上,取得了很好的效果。
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关键词
BOOSTING
弱分类器
体育场
景
检测
下载PDF
职称材料
题名
改进的AdaBoost分类器在视频中的体育场景检测
被引量:
11
1
作者
金鸣
邱锡鹏
吴立德
机构
复旦大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期229-231,共3页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(69935010)
文摘
提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类:草地运动,冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景,提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征,然后用改进的可自动选择特征的boosting方法为每一类体育场景分别建立AdaBoost分类器。该文提出的方法应用在国际视频处理评测TRECVID2003中的“体育场景”语义特征抽取任务上,取得了很好的效果。
关键词
BOOSTING
弱分类器
体育场
景
检测
Keywords
Boosting
Weak classifier
Sport scene detection
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的AdaBoost分类器在视频中的体育场景检测
金鸣
邱锡鹏
吴立德
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
11
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