视频检索中图像信息量度量

TP37; 综合考虑信息量度量的速度、性能要求,提出了相适应的显著图、多特征融合模型;基于区域划分融入空间关系,提出了分块信息熵的图像信息量度量方法(SEII);构建了信息量度量的标注数据集,并设计了性能验证方法.实验结果表明该度量方法符合人眼视觉的评价结果.度量方法在实际视频检索系统中进行对比应用测试,测试表明mAP提高4.4％,检索速度提高1.5倍....

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Published in通信学报 Vol. 37; no. 2; pp. 80 - 87
Main Authors 袁庆升, 张冬明, 靳国庆, 刘菲, 包秀国
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院信息工程研究所,北京100193 2016
国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029%中国科学院智能信息处理重点实验室,北京100190
中国科学院计算技术研究所,北京100190
Subjects
图像信息量
image information
video retrieval
视频检索
多特征融合
features fusion
关键帧选择
显著区域
salient region
key frame selection
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2016033

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Summary:TP37; 综合考虑信息量度量的速度、性能要求,提出了相适应的显著图、多特征融合模型;基于区域划分融入空间关系,提出了分块信息熵的图像信息量度量方法(SEII);构建了信息量度量的标注数据集,并设计了性能验证方法.实验结果表明该度量方法符合人眼视觉的评价结果.度量方法在实际视频检索系统中进行对比应用测试,测试表明mAP提高4.4％,检索速度提高1.5倍.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2016033