基于迁移学习和视频帧关联学习的视频分析方法

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习和视频帧关联学习的视频内容分析方法，主要解决了现有视频内容分析方法需要大量人工标记以及视频分析中存在“黑洞”现象的问题。其实现步骤是：(1)依据运动预测和光流分析算法对标签进行视频帧之间的迁移；(2)利用现有的图像标注数据集对上述步骤中产生的“黑洞”现象进行跨媒体迁移学习；(3)利用马尔科夫随机场模型对单幅视频帧中对象空间分布进行先验知识建模；(4)在最大后验概率模型下将以上三步统一求解，得到最终的视频分析结果。本发明充分利用了视频中空‑时域信息，迁移学习方法将大规模的已标注图像数据信息迁移到视频域对“黑洞”进行补绘，从而取得更精准的视频内容的像素级自动标注结果。