Abstract-Movie våldsamma innehållsdetektering t.ex., för att tillhandahålla automatiserade ungdomsskyddstjänster är en värdefull funktionalitet video innehållsanalys. Att välja diskriminerande funktioner för representation av videosegment är en nyckelfråga i utformningen av våldsdetektionsalgoritmer. I detta papper använder vi mellannivå ljudfunktioner som är baserade på en Bag-of-Audio Words (BoAW) metod med Mel-Frequency Cepstral Koefficienter (MFCC). BoAW-representationer är konstruerade med två olika metoder, nämligen vektorquantization-baserad (VQ-baserad) metod och sparse kodning-baserad (SC-baserad) metod. Vi väljer två klass stöd vektor maskiner (SVMs) för att klassificera video skott som (icke-)våld. Våra experiment på att upptäcka våldsamma videobilder i Hollywood filmer visar att mellannivå ljudfunktioner ger lovande resultat. Dessutom konstaterar vi att den SC-baserade metoden överträffar den VQ-baserade metoden. Ännu viktigare är att den SC-baserade metoden överträffar de enmodala inlagorna i uppgiften MediaEval Violent Scenes Detection (VSD), utom en visionsbaserad metod i termer av genomsnittlig precision.
Acar m.fl. REF upptäckte våldsamma videor med hjälp av mellannivå ljudfunktioner i en påse-av-audio ord metod med hjälp av Mel-frekvent Cepstral koefficienter (MFCC).
Detecting violent content in Hollywood movies by mid-level audio representations
{'venue': '2013 11th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)', 'journal': '2013 11th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}