1、近年來(lái)，隨著多媒體技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)急劇增加。由于視頻的低層特征與人類思維中的語(yǔ)義概念之間存在語(yǔ)義鴻溝，基于語(yǔ)義概念的視頻檢測(cè)技術(shù)已成為多媒體分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它可為海量視頻的檢索與管理提供有效手段。其中，視頻事件可以定義為不同的視頻對(duì)象在一段時(shí)間內(nèi)的相互作用，它蘊(yùn)含了視頻的主要語(yǔ)義內(nèi)容。因此，研究快速有效的視頻事件語(yǔ)義檢測(cè)方法至關(guān)重要。
　　 本文首先簡(jiǎn)要地介紹了課題研究的背景及意義，然后分析了視頻事件語(yǔ)

2、義檢測(cè)的研究現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，本文提出了基于概率超圖的視頻事件語(yǔ)義檢測(cè)方法、基于半監(jiān)督增量學(xué)習(xí)的概率超圖語(yǔ)義模型的構(gòu)建方法以及相應(yīng)的原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，主要工作如下:
　　 (1)提出了基于概率超圖的視頻事件語(yǔ)義檢測(cè)方法。該方法首先將顏色、紋理、形狀等底層視覺(jué)特征進(jìn)行融合;然后定義視頻段的親密度函數(shù)并利用親密度的信息構(gòu)建概率超圖模型，其中每條超邊對(duì)應(yīng)一種事件語(yǔ)義;采用隨機(jī)游走過(guò)程來(lái)預(yù)測(cè)視頻段屬于每條超邊的概率;最后結(jié)合閾值采用條件概

3、率模型對(duì)視頻段進(jìn)行事件語(yǔ)義分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法使多語(yǔ)義事件檢測(cè)的查全率和查準(zhǔn)率得到了提高。
　　 (2)提出了基于半監(jiān)督增量學(xué)習(xí)的概率超圖語(yǔ)義模型的構(gòu)建方法及基于此模型的識(shí)別檢測(cè)。該方法在概率超圖的基礎(chǔ)上結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)及增量學(xué)習(xí)的機(jī)制實(shí)現(xiàn)一種新的概率超圖模型的構(gòu)建方法;采用方法(1)中提出的視頻事件語(yǔ)義檢測(cè)方法對(duì)視頻段進(jìn)行分類識(shí)別;最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較驗(yàn)證該方法的有效性。
　　 (3)為了驗(yàn)證上述方法的有效性和可用性，本