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公开(公告)号:CN114220056A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111544234.9
申请日:2021-12-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06F40/211 , G06F16/783 , G06F16/75 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态视角的视频绩效预测方法及系统,其中方法包括:获取待识别视频;构建待识别视频的叙事轨迹为待识别叙事轨迹;确定待识别叙事轨迹对应的簇的簇种类编码;将待识别叙事轨迹的参数和待识别叙事轨迹对应的簇种类编码输入到叙事轨迹绩效预测模型中,得到待识别叙事轨迹的绩效;参数为待识别叙事轨迹的最大值、最小值、平均值和波动程度系数;叙事轨迹绩效预测模型是根据历史视频集和机器学习算法构建的。本发明从多模态视角对视频进行叙事轨迹构建,进而对视频绩效进行预测,能够提高视频绩效预测的精度。
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公开(公告)号:CN119415909A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411448217.9
申请日:2024-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/20 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种用于综合评价的指标权重动态修正方法、设备及介质,该方法中包括:获取综合评价在初始时刻所需的所有指标,以及各指标的指标值和权重值;根据当前时刻所需指标相对于上一时刻所需指标的变化,构建用于表征各指标的变化程度的列联表;基于列联表,通过贝叶斯概率,计算表征各指标的后验概率的后验概率矩阵;通过基于Probit函数得到的修正矩阵对后验概率矩阵进行修正,得到修正概率矩阵;对修正概率矩阵进行标准正态修正;基于标准正态修正后的结果得到当前时刻各指标的权重值。本发明实现了指标权重的动态修正。
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公开(公告)号:CN114220056B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202111544234.9
申请日:2021-12-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06F40/211 , G06F16/783 , G06F16/75 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态视角的视频绩效预测方法及系统,其中方法包括:获取待识别视频;构建待识别视频的叙事轨迹为待识别叙事轨迹;确定待识别叙事轨迹对应的簇的簇种类编码;将待识别叙事轨迹的参数和待识别叙事轨迹对应的簇种类编码输入到叙事轨迹绩效预测模型中,得到待识别叙事轨迹的绩效;参数为待识别叙事轨迹的最大值、最小值、平均值和波动程度系数;叙事轨迹绩效预测模型是根据历史视频集和机器学习算法构建的。本发明从多模态视角对视频进行叙事轨迹构建,进而对视频绩效进行预测,能够提高视频绩效预测的精度。
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