视频语义向量空间模型与不良视频识别

随着互联网应用和宽带多媒体业务的迅猛发展，视频信息资源越来越多，日益泛滥的色情、暴力、反动等不良视频信息极大地损害着青少年的身心健康，对社会造成不良影响。因此，对视频内容的监管越来越重要和迫切。.人是从语义上对视频内容进行理解和判断的。本项目借用和改造文本向量空间模型的思想和方法来研究视频语义的描述和表示，建立视频语义向量空间模型，进而研究基于语义的不良视频识别。首先，引入语义基概念，在所有视频镜头中，根据低级特征检测出语义基概念及其可能性度量；其次，利用文本向量空间模型的思想建立视频语义向量空间模型，其中，视频的语义基概念对应于文本的特征项；最后，在视频语义向量空间模型的基础上，采用机器学习的方法识别不良视频。.本项目旨在突破视频理解技术的局限性，结合认知学知识和信息融合思想，建立视频语义向量空间模型，实现低级特征向高层语义的映射，从语义上识别出不良视频，实现视频内容的有效监管。