[发明专利]一种视频资源语义标签的标定方法

摘要

本发明公开了一种视频资源语义标签的标定方法，通过训练得到“标签-帧序列”样本集合，在这个样本集合的基础上，通过待标定视频资源关键帧序列提取，并与“标签-帧序列”中语义标签对应的帧序列进行相似度计算，然后再阀值判定，最终将语义标签集合K中合适的语义标签标定给待标定视频资源。本发明视频资源语义标签的标定方法克服了大量视频资源语义标签标定过程中人工操作的繁琐，并提高了标定的完备性及准确性，同时将语义标签限定到一个可控的范围中，即语义标签集合K中，另外，标定的语义标签可以根据对应的序列帧与待标定视频资源的相似度进行排序，因而可以实现列表化。

主权项

1.一种视频资源语义标签的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采用传统语义标签标定方法对部分视频资源进行语义标签标定，得到标定的视频资源集{v_dd}，剩余部分视频资源为待标定视频资源集{v_new}；其中，语义标签为能够有效表达用户兴趣度的关键词；(2)、形成带语义细分的语义标签集合K在视频资源集{v_old}中，首先根据语义标签在标定视频资源集{v_dd}的描述过程中出现的频率，由高到低排序后，选取前n个的语义标签，构成语义标签集合K＝{tag₁，tag₂，tag₃......tag_n}，其中，tag₁，tag₂，tag₂，…，tag_n为依次排序的语义标签；然后，经过语义相似度分析，将语义标签集合K细分为：K＝{k₁，k₂，k₃......k_p}其中：……k1={tagk1_1,tagk1_2,......,tagk1_l1}]]>k2={tagk2_1,tagk2_2,......,tagk2_l2}]]>kp={tagkp_1,tagkp_2,......,tagkp_lp}]]>Σi=1pli=n;]]>每个子集合k_i，i∈{1，2......p}中的语义标签具有相似的语义信息；(3)、“标签-帧序列”样本训练3.1)、以语义标签tag_h∈K，h＝1，2，…，n为依据，在标定的视频资源集{v_dd}中收集cnt个具有较高代表性的视频资源{v_o-1，v_o-2......v_o-cnt}，每个视频资源提取出一个长度为m的关键帧序列KeyFS_j，组成一个长度为z＝m*cnt的帧序列KeyFS_init：FSinit=Σj=1cntKeyFSj={FS1,FS2......FSz}]]>3.2)、以两个关键帧之间的相似度距离值为基础，对帧序列FS_init进行聚类分析，得到若干组，并选取关键帧个数最多的一组作为语义标签tag_h的帧序列：FStagh={FStagh_1,FStagh_2,......,FStagh_fcnt},]]>fcnt为关键帧个数；3.3)、由上得到一个“标签-帧序列”重复步骤3.1)、3.2)得到语义标签集合K中每个语义标签对应的“标签-帧序列”构成的样本集合{tagh-FStagh;h=1,2......n};]]>(4)、在待标定视频资源集{v_new}中，选取一个待标定视频资源v_w，并提取关键帧序列KeyFS_w；(5)、取语义标签tag_x，x＝1，2......n中对应的帧序列计算帧序列与关键帧序列KeyFS_w的相似度值，得到α_w-x，取值范围[0～1]；(6)、判定语义标签tag_x是否标定给视频资源v_w：6.1)、如果存在已标定给视频资源v_w的语义标签tag_y，且tag_y、tag_x∈k_i，tag_y对应的帧序列帧序列与关键帧序列KeyFS_w的相似度值为α_w-y，则：A.当αw-x≥αstd+(1-αw-y)×cos(αw-yπ/2)2]]>时，语义标签tag_x标定给视频资源v_w；B.当αw-x<αstd+(1-αw-y)×cos(αw-yπ/2)2]]>时，语义标签tag_x不标定给资源v_w6.2)、如果不存在已标定给资源v_w的tag_y∈k_i且tag_x∈k_i，则：A.当α_w-x≥α_std时，语义标签tag_x标定给资源v_wB.当α_w-x＜α_std时，语义标签tag_x不标定给资源v_w；(7)、重复步骤(5)、(6)，遍历语义标签集合K中所有语义标签，判定其是否标定给视频资源v_w，最终形成视频资源v_w的语义标签{tag_{w_1}，tag_{w_2}……}；(8)、重复步骤(4)～(7)，遍历待标定视频资源集{v_new}中的所有待标定视频资源并进行标定。