基于局部敏感的可鑒別稀疏表示的視頻語義分析開題報(bào)告

基于局部敏感的可鑒別稀疏表示的視頻語義分析開題報(bào)告一、研究背景與意義隨著視頻數(shù)據(jù)規(guī)模逐漸擴(kuò)大，視頻語義分析為視頻檢索、視頻內(nèi)容管理等領(lǐng)域提供了重要支撐，而可鑒別稀疏表示已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖片分類、人臉識別等領(lǐng)域。本課題旨在將可鑒別稀疏表示應(yīng)用到視頻語義分析中，通過局部敏感的方式進(jìn)行視頻特征提取，從而提高視頻語義分析的準(zhǔn)確性和效率。二、研究內(nèi)容和方法本課題的研究內(nèi)容是基于局部敏感的可鑒別稀疏表示的視頻語義分析，研究方法包括以下幾個(gè)步驟：1.視頻特征提?。和ㄟ^局部敏感哈希技術(shù)對視頻進(jìn)行特征提取，提取出訓(xùn)練樣本的鑒別稀疏表示；2.字典學(xué)習(xí)：使用K-SVD算法學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的字典，通過迭代的方式將錯(cuò)誤重構(gòu)的樣本重構(gòu)為其鑒別稀疏表示；3.分類器訓(xùn)練：使用支持向量機(jī)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對提取出的鑒別稀疏表示進(jìn)行分類器訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)視頻分類和檢索等功能。三、預(yù)期成果本課題的預(yù)期成果有以下幾點(diǎn)：1.設(shè)計(jì)出基于局部敏感的可鑒別稀疏表示的視頻特征提取方法；2.針對視頻分類和檢索等任務(wù)，提出基于支持向量機(jī)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器訓(xùn)練方法；3.設(shè)計(jì)出能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確、高效可用的視頻語義分析系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。四、研究難點(diǎn)和解決方案本課題的研究難點(diǎn)在于如何通過局部敏感的方式提高視頻特征的準(zhǔn)確性和效率，并實(shí)現(xiàn)良好的分類效果。解決方案包括：1.選取有效的局部敏感哈希技術(shù)進(jìn)行視頻特征提取，并進(jìn)行合理的參數(shù)優(yōu)化；2.采用優(yōu)化的字典學(xué)習(xí)算法提高樣本的鑒別性和稀疏性，從而提高分類效果；3.使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)化視頻分類器的結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提高分類效果。五、研究進(jìn)度安排本課題的研究進(jìn)度計(jì)劃如下：1.前期調(diào)研：對視頻語義分析和可鑒別稀疏表示等領(lǐng)域進(jìn)行調(diào)研，了解相關(guān)技術(shù)和研究現(xiàn)狀（2周）；2.視頻特征提?。哼x取合適的局部敏感哈希技術(shù)進(jìn)行視頻特征提取，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究（3周）；3.字典學(xué)習(xí)：使用K-SVD算法學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的字典，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（4周）；4.分類器訓(xùn)練：使用支持向量機(jī)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對視頻進(jìn)行分類器訓(xùn)練，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究（4周）；5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：設(shè)計(jì)和開發(fā)基于局部敏感的可鑒別稀疏表示的視頻語義分析系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（5周）。六、參考文獻(xiàn)1.YangJ,etal.Imageclassificationusingsparserepresentationsoverlearneddictionaries.IEEETransPatternAnalMachIntell2010;32(4):737-746.2.LinH,etal.Videosemanticanalysisbasedonmultiplefeaturesandmultiplecues.InternationalConferenceonInformationScienceandEngineering.IEEE,2010:3215-3218.3.CaiD,etal.Learningarobustdictionaryforfacerecognitionusingmultiple