视频中的暴力检测：摘要

链接表

• 抽象的
• 致谢
• 第 1 章：简介
• 第 2 章：相关工作
• 第 3 章：建议的方法
• 第四章：实验与结果
• 第五章：结论和未来工作
• 参考书目

抽象的

近年来，上传到社交网络和视频共享网站（如 Facebook 和 Youtube）的视频内容数量急剧增加。因此，儿童在网上接触成人和暴力内容的风险也随之增加。为了解决这个问题，本文提出了一种自动检测视频中暴力内容的方法。在这里，还进行了一次新颖的尝试来检测视频中存在的暴力类别。一个可以自动检测好莱坞电影和网络视频中暴力内容的系统不仅在家长控制方面非常有用，而且对于与电影评级、视频监控、类型分类等相关的应用也非常有用。

在这里，音频和视觉特征都用于检测暴力。MFCC 特征用作音频提示。血迹、运动和 SentiBank 特征用作视觉提示。二元 SVM 分类器在这些特征上进行训练以检测暴力。使用分类分数的加权总和进行后期融合以获得系统针对每个暴力类别的最终分类分数。为了确定每个暴力类别的最佳权重，采用了基于网格搜索的方法。公开可用的数据集（主要是暴力场景检测 (VSD)）用于分类器训练、权重计算和测试。系统的性能在两个分类任务上进行评估，即多类分类和二元分类。二元分类的结果优于 MediaEval-2014 的基线结果。