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網(wǎng)絡的快速發(fā)展在給人們生活帶來很多便利的同時，也存在著令人反感的敏感內(nèi)容，如恐怖暴力視頻等這些內(nèi)容嚴重影響著青少年的身心健康。因此，一種有效的敏感視頻識別算法成為網(wǎng)絡過濾技術中不可或缺的組成部分。近年來，多示例學習被引入到恐怖暴力類敏感視頻識別中，并取得了令人矚目的效果。由于該類視頻中存在著很多冗余信息及部分非恐怖暴力幀的干擾，不可避免地影響了敏感視頻的識別效果。因此提出了一種基于判別性特征投影的多示例學習算法，提出了一種基于自表示字典學習的示例選擇框架，將示例作為字典，學習示例之間的最優(yōu)表達關系，找到具有代表性的示例，并向代表示例進行投影構造了更具判別性的示例包特征。通過在恐怖暴力視頻庫以及SD2014數(shù)據(jù)集上與現(xiàn)有多示例檢測算法在準確率、召回率以及F指標的對比，驗證了該算法在恐怖暴力視頻識別中的有效性。
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