【摘 要】
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为了探测视频高层复杂事件,架构了一个视频事件分析框架,采用本体和Petri网进行推理从而获取复合事件;运用视频语义本体标注算法分析低层视频语义,在高层构建一个视频事件分析本体,将低层本体映射到事件分析本体表示高层视频事件;通过本体和扩展Petri网结合的方法对监控视频中的事件进行图形化异步事件推理;最后用semantic Web rule language(SWRL)规则表示视频监控事件的探测。实
【基金项目】
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中国科学院计算技术研究所国家重点实验室开放课题（2009JS090J）
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为了探测视频高层复杂事件,架构了一个视频事件分析框架,采用本体和Petri网进行推理从而获取复合事件;运用视频语义本体标注算法分析低层视频语义,在高层构建一个视频事件分析本体,将低层本体映射到事件分析本体表示高层视频事件;通过本体和扩展Petri网结合的方法对监控视频中的事件进行图形化异步事件推理;最后用semantic Web rule language(SWRL)规则表示视频监控事件的探测。实验证明,提出的方法比基于模式识别的事件探测方法更加有效。
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为了利用产生式和判别式方法各自的优势,研究了基于属性分割的产生式/判别式混合分类模型框架,提出了一种基于属性分割的产生式/判别式混合分类器学习算法GDGA。其利用遗传算法,将属性集X划分为两个子集XG和XD,并相应地将训练集D垂直分割为两个子集DG和DD,在两个训练子集上分别学习产生式分类器和判别式分类器;最后将两个分类器合并形成一个混合分类器。实验结果表明,在大多数数据集上,混合分类器的分类正确
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