摘要：在视频检索中,通过对用户行为特性的分析发现,用户通常只关注排在最前面的返回结果,而很少有耐心将所有的返回结果浏览一遍.因此,对于一个搜索引擎来说,能否将最相关的结果排在最前面是至关重要的.为了实现这一目标,本文提出了一种基于多证据融合的视频排序方法.该方法利用Dempster-Shafer证据推理理论来协同地融合多方证据,进而推断出最相关的视频镜头.如果多方证据一致,则证明某个视频镜头是相关的,此镜头被认为是最相关的镜头,并被排在返回列表的最前列.相反,如果多方证据产生冲突,那么此镜头就将被排在后面.实验结果表明,利用建议的多证据融合排序算法,搜索引擎的搜索质量,特别是排在前列的搜索结果的准确性,有了明显的改善.

关键词：多证据融合 视频排序 检索 

单位：北京交通大学信息科学研究所; 北京100044