技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于非负张量分解的时序可视媒体语义索引精度增强方法，属于视觉媒体处理技术领域。首先，对时序可视媒体中包含的物体和场景进行语义索引，构建置信度张量，通过阈值判断筛选出部分元素，应用加权非负张量分解的方法对筛选后的张量进行重新估计，完成精度增强。本发明的优点是利用时序语义关系，增强了时序可视媒体语义索引的准确率。本方法不依赖于大量标注数据集和知识库，具有很强的灵活性和适应性。采用加权非负张量分解，提高了方法的灵活性和效果。算法的计算复杂度低，可扩展性强，适合于实际工业应用。
技术研发人员：王鹏;孙立峰;杨士强;晏晨
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2018.02.07
技术公布日：2018.07.27