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上传时间: 2021-03-08
详细说明：广告（ad）视频的最近激增推动了从视频分析到视频索引和检索的多种应用的研究。 其中，对广告视频进行分类是一项关键任务，因为它可以根据类别或流派自动组织视频，从而进一步实现了广告视频的索引和检索。 但是，与其他类型的视频分类相比，对广告视频进行分类具有挑战性，因为其内容不受限制。 虽然许多研究着重于嵌入与视频相关的广告，但据我们所知，很少有研究着重于广告视频的分类。 为了对广告视频进行分类，本文提出了一种新颖的广告视频表示形式，旨在以无监督的方式从多个视图中充分捕获视频内容的潜在语义。 特别是，我们从四个角度表示广告视频，包括特征包（BOF），局部聚集描述符向量（VLAD），费舍尔向量（FV）和对象库（OB）。 然后，我们设计了一个多层的多视图主题模型mlmv_LDA，该模型可以从不同的视图对视频的主题进行建模。 通过所提出的方法，最终实现了视频的主题表示，支持与类别相关的任务。 我们对10,111个现实广告视频的经验分类结果表明，该方法可以有效地区分广告视频。
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