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Exploiting subclass information in one-class support vector machine for video summarization

机译:在一类支持向量机中利用子类信息进行视频汇总

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摘要

In this paper, we propose a method for video summarization based on human activity description. We formulate this problem as the one of automatic video segment selection based on a learning process that employs salient video segment paradigms. For this one-class classification problem, we introduce a novel variant of the One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) classifier that exploits subclass information in the OC-SVM optimization problem, in order to jointly minimize the data dispersion within each subclass and determine the optimal decision function. We evaluate the proposed approach in three Hollywood movies, where the performance of the proposed SOC-SVM algorithm is compared with that of the OC-SVM. Experimental results denote that the proposed approach is able to outperform OC-SVM-based video segment selection.
机译:在本文中,我们提出了一种基于人类活动描述的视频摘要方法。我们将此问题公式化为基于采用显着视频片段范例的学习过程的自动视频片段选择之一。对于此一类分类问题,我们介绍了一种新的一类支持向量机(OC-SVM)分类器,该分类器利用OC-SVM优化问题中的子类信息,以便共同最小化每个子类中的数据分散并确定最佳决策函数。我们在三部好莱坞电影中评估了所提出的方法,并比较了所提出的SOC-SVM算法和OC-SVM的性能。实验结果表明,提出的方法能够胜过基于OC-SVM的视频片段选择。

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