杜友田　辛剛　鄭慶華

摘要：針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)需要考慮無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)和異構(gòu)信息的問(wèn)題，提出了一種基于視覺(jué)和文本異構(gòu)信息的網(wǎng)絡(luò)視頻在線半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。該方法將文本和視覺(jué)看作2個(gè)視圖，采用圖作為基分類器對(duì)每個(gè)視圖進(jìn)行建模，并利用線性鄰域的傳播算法來(lái)預(yù)測(cè)樣本類別。在不同視圖之間采用多圖上的協(xié)同訓(xùn)練，利用未標(biāo)記樣本增量地更新基分類器，并根據(jù)類別相關(guān)的融合方法確定最終結(jié)果，從而提高了分類準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的結(jié)果優(yōu)于支持向量機(jī)方法約8.3%，在線增量更新后，學(xué)習(xí)器的性能提高了約3%，因此比較適合于大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)的在線半監(jiān)督學(xué)習(xí)。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)視頻；異構(gòu)信息；半監(jiān)督分類