Resumen

Existen muchos tipos diferentes de películas de entrenamiento deportivo, y categorizarlas puede ser difícil. Como resultado, esta investigación presenta un sistema autónomo de clasificación de contenido de video que facilita la gestión de grandes cantidades de datos de video. Esta investigación proporciona un enfoque de extracción de características de video utilizando un algoritmo de clasificación de video de máquina de vectores de soporte (SVM) y una combinación de características de modo dual de video y audio. Automatiza la clasificación de dibujos animados, anuncios, música, noticias y videos deportivos, así como la detección de momentos terroristas y violentos en películas. Para empezar, se propone un nuevo esquema de expresión de características, la subcombinación de descriptores visuales MPEG-7, basado en un análisis de los algoritmos de clasificación de video existentes, con el objetivo de abordar los problemas en estos algoritmos. Esto se logra analizando las diferencias visuales de los cinco algoritmos de clasificación de video. El modelo pudo extraer 9 descriptores de las cuatro características de color, text

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Películas de entrenamiento deportivo; Sistema de clasificación de contenido de video; Máquina de vectores de soporte; Extracción de características de video; Algoritmo de clasificación de video; Subcombinación de descriptores visuales MPEG-7
• Keywords:Sports training films; Video content classification system; Support vector machine; Video feature extraction; Video classification algorithm; MPEG-7 visual descriptor subcombination