10.3969/j.issn.1001-2400.2015.04.014
HC RF 和网络文本的精彩事件自动检测定位
利用隐条件随机场（HCRF）在表达和识别语义事件方面的强大功能，并结合网络直播文本信息，提出了一种新的精彩事件自动检测框架。首先，通过对网络直播文本进行分析处理，获得每种精彩事件对应的关键词组合；其次，对待检测的网络直播文本进行分类，获得每个精彩事件发生的时间标签；然后，构建用于提出的语义镜头标注的 HCRF 模型，实现多种语义镜头的同时标注，得到视频语义镜头标签序列；最后，结合多模态语义线索，在小规模训练样本的情况下，有效建立了精彩事件检测与定位的 HCRF 模型。文中基于视频底层特征、多模态语义线索及精彩语义事件之间的映射关系，从结构语义的多个维度挖掘了精彩事件的内在规律，准确实现了精彩事件的自动检测、定位与分割。实验结果证明了该模型的有效性。
视频语义分析、事件检测、网络文本、隐条件随机场、语义镜头标注
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61072110；陕西省重点难题攻关资助项目2013K TZB03-03-03
2015-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
81-87
