SVM驱动的视频语义场景分割：解决语义鸿沟问题

本文主要探讨了"基于支持向量机的视频语义场景分割算法研究"这一主题，发表于2010年的《重庆邮电大学学报（自然科学版）》第22卷第4期。该研究针对视频分割过程中存在的底层特征与高层语义之间的"语义鸿沟"问题。在视频镜头边界检测的基础上，作者提出了一个创新的方法，即引入视频语义概念矢量的概念，以此来构建视频的语义表示。 首先，研究者通过对视频的关键帧画面进行分析，特别是关注其颜色特征，因为这些特征能够一定程度上反映场景的语义信息。他们对提取出的颜色特征进行了归一化处理，以减少特征间的量纲差异，提高支持向量机（SVM）的分类性能。SVM作为一种强大的机器学习模型，被用来进行语义分类预测，生成表示视频语义的矢量，这些矢量能够有效地捕捉到不同场景的特征。 接着，生成的语义矢量被应用到现有的重叠镜头链方法中，通过聚类分析，将相似的镜头关键帧归为一类，依据语义差异构建不同的场景。这种方法的优势在于它能够跨越底层视觉特征与高层语义之间的鸿沟，提供更加精准的场景划分，从而有助于视频内容的理解和分析。 实验部分展示了这种方法的有效性，通过对比实验结果，证明了基于支持向量机的视频语义场景分割算法在实际应用中能够有效地识别和区分不同场景，这对于视频内容的自动理解、智能分析以及可能的应用如视频检索、行为分析等领域具有重要意义。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合视觉特征和高级语义的视频场景分割方法，通过支持向量机实现了底层视觉特征向高层语义的转化，提高了视频场景理解的精度，对于视频内容的智能化处理有着积极的推动作用。关键词包括场景构造、视频语义和支持向量机，这表明了研究的焦点和所用的技术手段。