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已有的基于梯度方向直方圖信息的視頻內(nèi)容檢測算法側(cè)重在二維的視頻幀上提取特征，忽略了視頻內(nèi)容在時間維度上的相關(guān)性。提取局部梯度間潛在的共生關(guān)系特征可一定程度上提髙算法的檢測準確率;同時，對相鄰特征池化可有效減少特征降維過程中的信息丟失?；诖?，利用視頻幀間結(jié)構(gòu)信息通過卷積運算構(gòu)建共生梯度直方圖的三維結(jié)構(gòu)，然后對相鄰特征池化實現(xiàn)描述特征的有效降維，解決了忽略幀間信息影響識別準確率以及高維度特征難以訓練的問題;將視頻特征映射到多示例學習中的示例和包，非常容易地實現(xiàn)了對不同長度視頻的檢測在公開測試數(shù)據(jù)集 Hockey、M進行測試，實驗結(jié)果顯示， Hockey數(shù)據(jù)集上算法的檢測準確率高于現(xiàn)有最優(yōu)算法3%， Movie數(shù)據(jù)集上的檢測準確率高于現(xiàn)有最優(yōu)算法0.5%，驗證了新特征與算法的有效性。
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