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上传时间: 2021-02-22
详细说明：随着多媒体技术的发展，互联网上越来越多的视频资源难以自动识别，分类和索引。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的视频内容理解方案。 该方案基于不同视频功能的组合策略。 为了表示这些视频功能，我们使用了9个标准MPEG-7描述符，包括颜色，纹理，区域和运动描述符。 我们将这些描述符提取并组合在一起，以代表整个视频角色。 之后，我们使用SVM作为分类器来训练模型。 SVM的传统1-1方法通过“第二预测策略”进行了修改，以获得更高的分类精度。 最后，视频被分为五类，包括卡通，商业，音乐，新闻和体育。 我们将分类结果与最近的论文中的一些结果进行比较，并证明了该方案的有效性。
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