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已有的基于梯度方向直方圖信息的視頻內容檢測算法側重在二維的視頻幀上提取特征，忽略了視頻內容在時間維度上的相關性。提取局部梯度間潛在的共生關系特征可一定程度上提髙算法的檢測準確率;同時，對相鄰特征池化可有效減少特征降維過程中的信息丟失。基于此，利用視頻幀間結構信息通過卷積運算構建共生梯度直方圖的三維結構，然后對相鄰特征池化實現描述特征的有效降維，解決了忽略幀間信息影響識別準確率以及高維度特征難以訓練的問題;將視頻特征映射到多示例學習中的示例和包，非常容易地實現了對不同長度視頻的檢測在公開測試數據集 Hockey、M進行測試，實驗結果顯示， Hockey數據集上算法的檢測準確率高于現有最優算法3%， Movie數據集上的檢測準確率高于現有最優算法0.5%，驗證了新特征與算法的有效性。
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