G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/30 (2006.01)
Patent
CA 2493105
Audio/Visual data is classified into semantic classes such as News, Sports, Music video or the like by providing class models for each class and comparing input audio visual data to the models. The class models are generated by extracting feature vectors from training samples, and then subjecting the feature vectors to kernel discriminant analysis or principal component analysis to give discriminatory basis vectors. These vectors are then used to obtain further feature vector of much lower dimension than the original feature vectors, which may then be used directly as a class model, or used to train a Gaussian Mixture Model or the like. During classification of unknown input data, the same feature extraction and analysis steps are performed to obtain the low-dimensional feature vectors, which are then fed into the previously created class models to identify the data genre.
Selon la présente invention, des données audio/visuelles sont classées en classes sémantiques telles que Nouvelles, Sport, vidéo Musique ou similaire en fournissant des modèles de classe pour chaque classe et en comparant des données visuelles audio d'entrée aux modèles. Les modèles de classe sont produits par extraction de vecteurs de caractéristiques d'échantillons d'entraînement, puis par analyse discriminante de noyau ou analyse de composantes principales des vecteurs de caractéristiques, afin de donner des vecteurs de base discriminatoires. Ces vecteurs sont ensuite utilisés afin d'obtenir un autre vecteur de caractéristiques de taille bien inférieure que les vecteurs de caractéristiques d'origine, qui peut être utilisé par la suite directement en tant que modèle de classe ou être utilisé pour entraîner un modèle mixte gaussien ou similaire. Lors de la classification de données d'entrée inconnues, les mêmes étapes d'extraction et d'analyse de caractéristiques sont réalisées afin d'obtenir les vecteurs de caractéristiques de petite taille, qui sont ensuite intégrés aux modèles de classe précédemment créés, afin d'identifier le genre de données.
Li Yongmin
Xu Li-Qun
British Telecommunications Public Limited Company
Gowling Lafleur Henderson Llp
LandOfFree
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