Abstract-Som ett krav på innehållsbaserad multimediateknik, video-objekt (VO) utvinning är en mycket viktig men utmanande uppgift. Under de senaste åren har klassificeringsbaserade metoder föreslagits för att hantera VO-extraktion som ett klassificeringsproblem, för vilket vissa lovande resultat har rapporterats med hjälp av adaptiva neurala nätverk och stöd vektor maskiner (SVMs). Vi observerar att vissa träningsprover i videosekvenser uppvisar partiella eller tvetydiga klassmedlemskap, som inte överensstämmer med standard medlemsinställningar. Detta problem tas upp i samband med SVM i detta dokument. Genom att omformulera SVM för noncrisp klassificering scenario, föreslår vi en maskin som kan hantera binära (eller hårda) samt real-värderade (eller mjuka) klass medlemskap. Den nya maskinen, som heter Soft SVM, är integrerad i en VO extraktionsmetod, och dess effektivitet visas av de experimentella resultaten. Index Terms-Fuzzy stöd vektor maskin (SVM), Soft SVM (S_SVM), video-objekt (VO) extraktion.
Liu och Zheng REF föreslår den mjuka SVM, som kan hantera både binära och realvärderade klassmedlemskap.
Soft SVM and Its Application in Video-Object Extraction
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}