一种基于语义分析的大数据视频标注方法

提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统（Hadoop distributed file system,HDFS）上的海量视频部署到若干计算节点上,依据分形特征实现镜头快速分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量,进行元学习策略训练,进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析,产生一系列能表征视频内容的视觉单词。根据重要程度,通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序,并将排列结果作为该视频的标注。最后,从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。