51、视频自动标签校正与本体数据库系统技术解析

视频自动标签校正与本体数据库系统技术解析

视频自动标签校正技术

在视频处理领域，自动标签校正技术对于准确描述视频内容至关重要。下面将详细介绍相关的技术方法和实验结果。

特征向量处理

为了更准确地描述视频，对特征向量进行了处理。在处理过程中，涉及到词袋（BOW）子向量和假阳性（FP）子向量。具体操作如下：
设 $N_{BOW}$ 和 $\sigma_{BOW}^2$ 分别是 BOW 子向量中的值的数量和方差，$N_{FP}$ 和 $\sigma_{FP}^2$ 分别是 FP 子向量中的值的数量和方差。对 FP 向量的所有值进行修改：
$FP_{new}[i] = FP[i] * \frac{\sigma_{BOW}}{\sigma_{FP}} * \frac{N_{BOW}}{N_{FP}}$
新的 BOW + FP 特征向量是 BOW 和 $FP_{new}$ 的串联。

非对称视频相似度度量

提出了一种受视频成对比较技术启发的非对称相似度度量方法，以提高视频比较的相关性。具体步骤如下：
1. 计算两个视频所有关键帧之间的所有成对相似度。
2. 对于视频 A 的每个关键帧，在视频 B 的所有关键帧中搜索最高的成对匹配分数，并保留该值。
3. 计算视频 A 所有关键帧的这些计算值的平均值，以返回视频 A 相对于视频 B 的相似度分数。
用公式表示为：
$sim(A, B) = \frac{1}{|A|} \sum_{i} \max_{j} sim(A(i), B(j))$
其中，$A(i)$ 表示 A 的第 $i$ 个关键帧，$|A|$ 表示 A