视频事件检测：HHMM多线索融合与推理

"基于HHMM的多线索融合和事件推理方法 (2007年)，金国英、陶霖密、徐光、张翔 - 清华大学学报(自然科学版)" 这篇2007年的论文主要探讨了如何解决基于内容检索技术中的语义间隔问题，即低层特征与高层语义之间的不匹配。作者提出了一种基于多层次线索与事件的分层模型，以及一种基于分层隐马尔可夫模型（HHMM）的多线索融合和事件推理方法。 在视频内容理解中，线索是连接低层特征（如颜色、纹理、运动等）与高层语义（如事件类别）的关键元素。论文中，首先将视频流分割成镜头，然后从每个镜头中提取出与特定事件密切相关的线索。这些线索可以是视觉特征、音频特征或行为模式。接着，利用这些线索构建并训练每个事件的HMM模型，以实现线索的融合和事件的推理。 由于实际的视频流可能包含多个独立的事件，因此需要解决时域分割问题。论文引入了一个HHMM模型，这个模型能够同时执行视频流的分割和事件的识别，以确保正确区分不同的事件片段。 通过大量的足球视频实验，该方法的有效性得到了验证。实验结果表明，这种方法能够有效地检测足球视频中的关键事件，即使在抽取的线索不完全可靠的情况下，仍然保持了一定的鲁棒性。这表明该方法对于应对现实世界中视频分析的复杂性和不确定性具有较好的适应性。 关键词涵盖了模式识别、视频处理和分析、基于内容检索、事件检测以及分层隐马尔可夫模型，强调了论文的研究领域和技术焦点。中图分类号将其归类于计算机科学技术的TP391.4分支，文献标识码A表示这是一篇学术研究论文。 这篇论文为视频内容理解和事件检测提供了一种创新的解决方案，利用HHMM模型实现了多线索融合和事件推理，有助于提升视频检索和分析的准确性和效率。