计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
2期
161-165,196
,共6页
情感模糊特征向量%模糊综合评价%单因素评价矩阵%视频情感内容
情感模糊特徵嚮量%模糊綜閤評價%單因素評價矩陣%視頻情感內容
정감모호특정향량%모호종합평개%단인소평개구진%시빈정감내용
Affective fuzzy feature vector%Fuzzy comprehensive evaluation%Single factor evaluation matrix%Video affective content
为了提高电影情感分类精确度,以模糊数学理论为基础,建立电影底层特征和高层认知情感之间的关系,提出一种基于改进模糊综合评价的电影情感分类新算法.首先,选择了反映情感变化的场景亮度、镜头切换率和颜色能量作为视频场景底层特征,介绍了相应的特征提取方法.其次,引入和改进模糊综合评价模型,并给出特征对情感的模糊隶属函数,建立了单因素评价矩阵.最后,对于不同情感,采用层次分析法确定底层特征之间的相对权重,根据改进的模糊综合评价模型计算出电影场景的情感模糊特征向量,用最大判决值和闽值原则确定待识别场景的情感类型.实验结果表明,所提出的算法能有效地提高电影场景的情感分类精确度.
為瞭提高電影情感分類精確度,以模糊數學理論為基礎,建立電影底層特徵和高層認知情感之間的關繫,提齣一種基于改進模糊綜閤評價的電影情感分類新算法.首先,選擇瞭反映情感變化的場景亮度、鏡頭切換率和顏色能量作為視頻場景底層特徵,介紹瞭相應的特徵提取方法.其次,引入和改進模糊綜閤評價模型,併給齣特徵對情感的模糊隸屬函數,建立瞭單因素評價矩陣.最後,對于不同情感,採用層次分析法確定底層特徵之間的相對權重,根據改進的模糊綜閤評價模型計算齣電影場景的情感模糊特徵嚮量,用最大判決值和閩值原則確定待識彆場景的情感類型.實驗結果錶明,所提齣的算法能有效地提高電影場景的情感分類精確度.
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