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一种基于交叉特征学习的复杂事件检测算法
被引量：
2
1
作者
武俊芳
郭英
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2016年第5期141-145,244,共6页
提出一种改进的事件检测算法,通过交叉特征学习实现相关样本的自适应利用。首先将相关性水平看成是有序标签,利用标签候选集中相邻两个相关性标签的最大容限准则进行模型学习。然后采用多核学习理论来定义标签加权问题,通过交叉特征预...
提出一种改进的事件检测算法,通过交叉特征学习实现相关样本的自适应利用。首先将相关性水平看成是有序标签,利用标签候选集中相邻两个相关性标签的最大容限准则进行模型学习。然后采用多核学习理论来定义标签加权问题,通过交叉特征预测来更新标签候选集合。重复上述步骤直到算法收敛为止,将最终获得的统一检测器用于事件检测。利用大规模TRECVID 2011数据集来测试本文算法,实验结果表明,就平均精度和Pmiss值而言,本文算法的检测性能优于当前其他算法。
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关键词
复杂事件检测
相关样本
交叉特征学习
标签
候选
集
平均精度
下载PDF
职称材料
题名
一种基于交叉特征学习的复杂事件检测算法
被引量：
2
1
作者
武俊芳
郭英
机构
河南理工大学万方科技学院
南阳广播电视大学
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2016年第5期141-145,244,共6页
文摘
提出一种改进的事件检测算法,通过交叉特征学习实现相关样本的自适应利用。首先将相关性水平看成是有序标签,利用标签候选集中相邻两个相关性标签的最大容限准则进行模型学习。然后采用多核学习理论来定义标签加权问题,通过交叉特征预测来更新标签候选集合。重复上述步骤直到算法收敛为止,将最终获得的统一检测器用于事件检测。利用大规模TRECVID 2011数据集来测试本文算法,实验结果表明,就平均精度和Pmiss值而言,本文算法的检测性能优于当前其他算法。
关键词
复杂事件检测
相关样本
交叉特征学习
标签
候选
集
平均精度
Keywords
complex event detection
relevant samples
cross-feature learning
label candidates set
average accuracy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于交叉特征学习的复杂事件检测算法
武俊芳
郭英
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2016
2
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职称材料
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参考文献
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统计分析
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