一种基于语义分析的大数据视频标注方法

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1、第48卷第5期2016年10月南京航南尿朊JournalofNanjingU空nlV航天大学学报ersityofAeronautics8‘AstronauticsV01．48No．5Oct．2016DOI：10．16356／j．1005—2615．2016．05．010一种基于语义分析的大数据视频标注方法崔桐徐欣(中国电子科技集团公司第二十八研究所，南京，210007)摘要：提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统(Hadoopdistributedfilesystem，HDFS)上的海量视频部署到若干计算节点上，依据分形特征实现镜头快速

2、分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量，进行元学习策略训练，进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析，产生一系列能表征视频内容的视觉单词。根据重要程度，通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序，并将排列结果作为该视频的标注。最后，从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。关键词：大数据；视频标注；语义分析；元学习中图分类号：TN915文献标志码：A文章编号：1005-2615(2016)05—0677—06BigDataVideoAnnotationBasedonSemanticAnalysisCuiTong，XuXin(The

3、28thResearchInstitute，ChinaElectronicsTechnologyGroupCorporation，Naniing，210007，China)Abstract：AsemanticannotationmethodispresentedformassivevideosbasedonSparkcomputingrood—e1．ThesemassivevideosarestoredonHadoopdistributedfilesystem(HDFS)anddistributedtosever—a1nodes．Theseshotsegmentationsinvide

4、osarerealizedbythefractaldimensionmethod．andthenthekeyframesofvideoshotsareextractedbasedoncolorfeatures，texturefeaturesandfractalfeatures．Thefeaturesinshotsaretrainedusingmeta—learningstrategy，andchangedtovideowordsandcollectedintothevisualvideodictionary．Sovideocontentispredictedandexpressedby

5、severalvideowordsaccordingtothevideodictionary．ThenthevideowordsarearrangedaccordingtoimportancesequencebyMarkovchainsandtheimportantwordsaredescribedasvideocontentprediction．Comparedwiththetraditionaldistributedcomputingmodel，theSparkcomputingmethodillustratesthesuperiorityfromthecorrectrate，th

6、eaveragerunningtimeandtheexpansionefficiency．Keywords：bigdata；videoannotation；semanticanalysis；meta—learning近年来，随着多媒体应用及社交网络的风靡，视频数据呈现指数级别的爆炸式增长，如何高效检索视频内容并标注，已成为大数据、机器视觉及多媒体应用领域的研究热点。早期，视频标注大多采用人工方法，费时费力，尤其面对海量视频，处理更是十分困难。对此，国内外诸多学者将图像处理、机器学习以及自然语言处理等技术结合起来，采用有监督学习方法‘卜41进行视频自动标注研究。例如，文献Es]尝试贝叶斯

7、分类器对医疗教育视频中的语义概念进行分类；文献[6]提出经典主动学习基金项目：国家自然科学基金(61402426)资助项目。收稿日期：2015—10—01；修订日期：2016—06—30通信作者：崔桐，男，高级工程师，E-mail：cuitong—seu@sina．cn。引用格式：崔桐，徐欣．一种基于语义分析的大数据视频标注方法[J]．南京航空航天大学学报，2016，48(5)：677—682．CuiTong，XuXin．Bigdatavide