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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髙算法的檢測準(zhǔn)確率;同時，對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)信息通過卷積運算構(gòu)建共生梯度直方圖的三維結(jié)構(gòu)，然后對相鄰特征池化實現(xiàn)描述特征的有效降維，解決了忽略幀間信息影響識別準(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，非常容易地實現(xiàn)了對不同長度視頻的檢測在公開測試數(shù)據(jù)集 Hockey、M進(jìn)行測試，實驗結(jié)果顯示， Hockey數(shù)據(jù)集上算法的檢測準(zhǔn)確率高于現(xiàn)有最優(yōu)算法3%， Movie數(shù)據(jù)集上的檢測準(zhǔn)確率高于現(xiàn)有最優(yōu)算法0.5%，驗證了新特征與算法的有效性。
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