数字视频高层语义概念模型和分析方法研究

随着Internet 和宽带多媒体业务的迅猛发展，特别是数字电视工程在我国的全面启动，人们对数字视频节目和信息的消费和服务要求越来越高，从被动收看变为自选内容和个性化定制内容，但一直以来视频信息智能处理的结果与用户消费语义之间存在着巨大"语义鸿沟"。本项研究试图通过建立一种基于领域本体的视频高层语义概念模型，包括概念语义（用基本语义单元Basic Semantic Unit描述，简称BSU）和关系语义（用基本语义单元关联Basic Semantic Unit Relation描述，简称BSURelation）；并在此模型的基础上，立足于高层语义内容的模糊性和不确定性，建立基于概率统计的"低层特征与高层语义关联"的内容分析方法论，具体研究基于机器学习理论的BSU分类判别方法和基于图模型理论的BSURelation分析方法，以此获取视频高层语义信息，达到提高视频信息智能处理及其应用效果的目标。