基于Co-Training策略的视频广告文本检测
刘楠
赵耀
朱振峰
1.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000443.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式.为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co-training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述.另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co-training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的.通过实验,本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10%左右的提高.
关键词：文本检测协同学习支持向量机广告检测
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60776794)长江学者和创新团队发展计划(IRT0707)中新联合研究计划(2010DFA11010)中央高校基本科研业务费专项(2009JBZ006-3)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
英文信息