Abstract-Content-baserad multimedia hämtning står inför många utmaningar såsom semantiska gap, obalanserade data och olika kvaliteter i media. Val av funktioner som en del av hämtningsprocessen spelar en viktig roll. Syftet med funktionen val är att identifiera en delmängd av funktioner genom att ta bort irrelevanta eller överflödiga funktioner. En effektiv delmängd av funktioner kan inte bara förbättra modellens prestanda och minska beräknings komplexitet, utan också förbättra semantisk tolkningsbarhet. För att uppnå dessa mål föreslås i detta dokument en ny mätmetod som integrerar korrelations- och tillförlitlighetsinformationen mellan varje funktion och varje klass som erhålls från Multipel Korrespondensanalys (MCA) för att poängsätta funktionerna för val av funktion. Baserat på dessa poäng, en rankad lista över funktioner kan genereras och olika urvalskriterier kan antas för att välja en delmängd av funktioner. För att utvärdera det föreslagna ramverket jämförs fyra andra välkända metoder för urval av funktioner, nämligen informationsvinster, chisquare-mått, korrelationsbaserat urval av funktioner och lättnader med den föreslagna metoden över fem populära klassificeringar med hjälp av referensdata från TRECVID 2009 högnivåfunktionsextrahering. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar de andra metoderna när det gäller klassificeringsnoggrannhet, storleken på funktionens subrymd och förmågan att fånga den semantiska informationen.
Å andra sidan ger en rankningsmetod en rankad lista genom att poängsätta de funktioner som bygger på en viss metriska, som informationsvinst, chi-kvadratmått, och relief tillhör REF.
Feature Selection Using Correlation and Reliability Based Scoring Metric for Video Semantic Detection
{'venue': '2010 IEEE Fourth International Conference on Semantic Computing', 'journal': '2010 IEEE Fourth International Conference on Semantic Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}