Применение физических признаков видео к задаче классификации

Казанцев, Р.А.; Звездаков, С.В.; Ватолин, Д.С.

Авторы: Казанцев Р.А., Звездаков С.В., Ватолин Д.С.
Журнал: International Journal of Open Information Technologies
Том: 7
Номер: 5
Год издания: 2019
Издательство: Лаборатория Открытых Информационных Технологий факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова
Местоположение издательства: Москва
Первая страница: 34
Последняя страница: 38
DOI: 10.24412/FgiBa7Wglt4
Аннотация: В данной работе рассматривается задача построения минимального репрезентативного набора физических признаков видео, которые могут быть использованы в разных регрессионных и классификационных задачах при работе с видео. Для тестирования полученного набора признаков была рассмотрена задача классификации видео на 4 класса: мультфильм, съемка с дрона, компьютерная игра и спортивная трансляция. В работе описан автоматический подход для создания размеченной по жанрам базы видеопоследовательностей, его аугментации и очистки от аномальных данных. С помощью этого подхода для проведения экспериментальной оценки была создана база из 14271 видео, где минимальное количество видео на класс составляет 2700 видео. Методом градиентного бустинга был обучен ансамбль решающих деревьев, средняя точность и полнота прогнозирования которого на тестовой выборке составили 86.15% и 86.12%. Также были опробованы другие методы машинного обучения такие, как логистическая регрессия, наивный гауссовский классификатор, метод опорных векторов и случайный лес, и они показали более худшие результаты. Наиболее важными признаками для принятия решений в задаче классификации видео оказались две метрики детализации изображения, вычисляемые с помощью оператора Лапласа и на основе эффекта повторного размытия, и пространственная сложность.
Добавил в систему: Казанцев Роман Александрович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ЦЭМИ РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИСТИНА ЦЭМИ РАН

Применение физических признаков видео к задаче классификациистатья Исследовательская статья Электронная публикация

Прикрепленные файлы