基于張量分解的視頻序列分類(lèi)算法研究.pdf

1、隨著數(shù)碼設(shè)備的大量普及與發(fā)展，現(xiàn)代社會(huì)的信息量正以飛快的速度增長(zhǎng)。視頻作為重要的信息載體，越來(lái)越多的出現(xiàn)在人們的日常生活中。在這種環(huán)境下，如何對(duì)視頻快速、準(zhǔn)確地分類(lèi)變得尤為重要。因?yàn)橐曨l數(shù)據(jù)具有高階特性，所以張量在表征視頻數(shù)據(jù)時(shí)具有天然的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前，基于張量分解方法解決視頻序列的分類(lèi)通常需要統(tǒng)一視頻序列的長(zhǎng)度，這種處理方法通常會(huì)導(dǎo)致不能完整地利用視頻數(shù)據(jù)信息。本文以視頻序列為研究對(duì)象，從張量分解的角度對(duì)視頻序列的分類(lèi)問(wèn)題展開(kāi)了較為深入的

2、研究，提出了一種基于不等長(zhǎng)視頻序列的張量分解算法，能夠在保持高正確率的情況下有效地改善上述問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容包括：
　?。?）提出了一種基于時(shí)空迭代的張量分解算法。從解決輸入的視頻序列不等長(zhǎng)問(wèn)題出發(fā)，通過(guò)對(duì)比分析不同的視頻抽樣方法，提出了一種聯(lián)合時(shí)域壓縮與空域降維的迭代張量分解方法，使得對(duì)任意不等長(zhǎng)的視頻序列，都可以在盡可能保留原有信息的基礎(chǔ)上輸出等長(zhǎng)的視頻張量。
　?。?）結(jié)合上述算法提出了一種視頻序列分類(lèi)框架?；舅枷胧?/p>