[发明专利]一种基于特征降维的视频分类方法有效
| 申请号： | 201811208021.7 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109598189B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 刘安安;周河宇 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征降维的视频分类方法，所述视频分类方法包括以下步骤：将数据库中各视频的视频帧集定义为视频库，提取视频库中每一帧的特征得到各视频的特征向量集并定义为视频特征库；利用奇异值分解算法计算视频特征库的特征值和特征向量，选取每个视频的代表帧以降低帧的数量，得到减少帧后的特征库；构建降维方程，利用迭代算法和特征库对降维方程中的变量进行最优化训练；利用上述步骤中得到的最优变量计算两视频间的距离，通过寻找距离最小的视频得到最终的分类结果。本发明在选取代表帧的同时降低了特征维度，降低了计算的复杂度，提高了视频分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 视频 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征降维的视频分类方法，其特征在于，所述视频分类方法包括以下步骤：将数据库中各视频的视频帧集定义为视频库，提取视频库中每一帧的特征得到各视频的特征向量集并定义为视频特征库；利用奇异值分解算法计算视频特征库的特征值和特征向量，选取每个视频的代表帧以降低帧的数量，得到减少帧后的特征库；构建降维方程，利用迭代算法和特征库对降维方程中的变量进行最优化训练；利用上述步骤中得到的最优变量计算两视频间的距离，通过寻找距离最小的视频得到最终的分类结果。
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