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基于听觉及视觉双重特征的不良视频场景识别
基于听觉及视觉双重特征的不良视频场景识别
摘要：
随着互联网时代的到来，大量的视频内容在网络上被共享和传播。然而，这些视频中也存在着一些不良内容，例如暴力、色情、恐怖等。识别和过滤这些不良视频场景对于保护公众的健康和网络环境的干净是至关重要的。本文提出了一种基于听觉及视觉双重特征的不良视频场景识别方法，该方法利用视频中的声音和图像信息进行综合分析，以实现准确有效的不良视频场景识别。
1.引言
不良视频场景指的是包含不良内容的视频片段，例如暴力、色情、恐怖等。随着互联网的普及，大量的不良视频在网络上被传播和分享。为了保护公众的健康和网络环境的干净，有效地识别和过滤不良视频场景具有重要意义。
2.相关工作
以往的研究主要关注图像特征的不良视频场景识别方法，例如基于图像内容的暴力场景识别、色情场景识别等。然而，单纯使用图像特征容易受到光照、角度等因素的影响，识别准确度不高。因此，结合其他特征进行综合分析是提高不良视频场景识别准确度的关键。
3.方法
本文提出了一种基于听觉及视觉双重特征的不良视频场景识别方法。具体步骤如下：
3.1音频特征提取
通过采样视频中的音频，在时域上进行分帧处理，并计算每帧音频的能量、频谱等特征。将这些特征向量进行聚类和分类，获得音频特征的表示。
3.2视觉特征提取
利用视觉计算机视觉技术，提取视频帧的颜色、纹理、形状等特征。通过图像处理和特征提取算法，将每个视频帧转化为特征向量。
3.3特征融合与分类
将音频特征和视觉特征进行融合，生成整个视频的特征向量。然后使用机器学习算法，如支持向量机、决策树等，对特征向量进行分类，判断视频是否为不良场景。
4.实验与结果
本文使用了公开可用的数据集进行实验，评估了所提方法的识别准确度。结果显示，使用综合的听觉及视觉特征可以显著提高不良视频场景的识别准确度。
5.总结与展望
本文基于听觉及视觉双重特征的不良视频场景识别方法，通过综合分析音频和视觉信息，实现了准确有效的不良视频场景识别。然而，仍然存在一些挑战，例如如何处理视频中多个场景的异构特征等。未来的研究可以在模型优化、数据增强等方面进一步深入探索，提升不良视频场景识别的性能。
6.参考文献
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关键词：不良视频场景识别、听觉特征、视觉特征、特征融合、机器学习