华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (7): 134-139.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.07.022
齐全 董晶
Qi Quan Dong Jing
摘要: 在基于文本的视频检索和推荐系统中,视频标题是描述视频内容的必不可少的一个信息来源.然而,人们对视频标题本身的描述能力并没有进行深入的研究.文中根据标题对视频内容的刻画程度将标题的描述能力分为可描述、可理解不可描述和不可理解3 个等级,并把标题描述能力的评估问题作为分类问题来处理.鉴于支持向量机( SVM) 对小样本分类问题有很好的识别效果,使用SVM 作为分类模型.同时,为弥补标题信息的不足,利用视频标题在搜索引擎中的返回结果作为标题的补充信息.采用此方法对汽车领域的5000 个视频标题进行分类,结果表明: 该方法对可描述类视频标题的识别准确率可达84%; 利用标题的搜索结果后,对可描述类和不可理解类标题识别的F 值都提高了3%.
中图分类号: