[发明专利]一种基于张量时域关联模型的视频序列分类方法在审
| 申请号： | 201610237984.4 | 申请日： | 2016-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN105956603A | 公开（公告）日： | 2016-09-21 |
| 发明（设计）人： | 张静;徐传忠;苏育挺;井佩光 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/30;G06T3/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于张量时域关联模型的视频序列分类方法，包括：将原始的视频序列表征为三阶视频张量的形式；对三阶视频张量进行张量Tucker分解获得潜在的核张量；对获得的潜在的核张量的时间域应用自回归模型建立相邻时间切片间的关联性；动态学习前面的过程，更新结果直到算法收敛，结果达到最优。本发明通过对视频序列的时域进行限制以保证降维后的视频序列仍具有时域关联性和依赖性。本发明充分的利用视频中潜在的有用信息，去除了视频中的冗余信息，保持了视频序列在时域上的连续性。降低了视频序列分类的难度，提升视频序列分类的准确率。本发明的方法优于传统的视频序列分类方法，精度得到了很大的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 时域 关联 模型 视频 序列 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于张量时域关联模型的视频序列分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将原始的视频序列表征为三阶视频张量的形式；2)对三阶视频张量进行张量Tucker分解获得潜在的核张量；3)对获得的潜在的核张量的时间域应用自回归模型建立相邻时间切片间的关联性；4)动态学习步骤2)～步骤3)更新结果直到算法收敛，结果达到最优。
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