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基于自适应量化LDA模型的视频场景分类算法: 2012年; 传统的基于特征提取的视频场景分类算法都是使用固定的量化方案,在量化的过程中对信息的利用程度不高。针对这一点提出了一种自适应的量化方案,对于光流的位置和方向分别进行非均匀的量化。这样能够最大限度地保留统计得到的底层特征分布信息,从而提高最终场景分类的整体算法性能。详细分析了自适应量化的原理,给出了自适应量化的步骤和算法流程,随后对比了使用改进的自适应量化方案和传统算法的实验结果。结果表明,改进后的算法一方面可以减少LDA模型的输入词典规模,提高运算效率,另一方面改进后的算法在检测的成功率上高于传统的算法,能够有效提升算法性能。; 李凌杨华樊亚文郑世宝; 关键词：自适应量化 LDA 光流特征提取

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国家自然科学基金(NSF61102099)