De flesta befintliga funktionsdeskriptorer för video har begränsad representationsförmåga. För att förbättra igenkännande noggrannheten av metoden för att upptäcka videor som inkluderar våldsamma scener och dra nytta av den logiska strukturen av videosekvenser, en ny funktion bygga tillvägagångssätt baserat på tredimensionella histogram lutning orientering (HOG3D), Bag of Visual Words (BoVW) modell, och funktion pooling teknik föreslås. Detta tillvägagångssätt, kombinerat med kärnan extrem inlärningsmaskin (KELM), kan användas för att upptäcka våldsamma scen. Först extraheras HOG3D-funktionen på blocknivå för video, och sedan implementeras K-Means klusteralgoritm för att generera visuella ord. Sedan, påsen med visuella ord ram används för kvantisering av funktionen. Tekniken för sammanslagning av funktioner används för att generera en vektor för ett helt videosegment, och vektorer för träningsdata och testdata användes separat för att utbilda modellen och utvärdera den föreslagna metodens prestanda. De experimentella resultaten visade att den föreslagna funktionsbeskrivningen hade god representation och generaliseringsförmåga. Den föreslagna metoden är effektiv för våldsamma scendetektering, och noggrannheten matchar det bästa resultatet på Hockey dataset, och det överträffar state-of-the-art på filmer.
Yu m.fl. REF utvecklade en våldsam scendetekteringsalgoritm genom att kombinera tredimensionella histogram med lutningsorientering (HOG3D), påse med visuella ord och gemensam funktion.
Violent scene detection algorithm based on kernel extreme learning machine and three-dimensional histograms of gradient orientation
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}