《视频语义分类特征选择算法》是一篇关于视频语义分类技术的研究论文，主要探讨了在高维度特征集中选择重要特征以提升分类效果的方法。文章由魏维、赵学龙、刘凤玉和许满武共同撰写，分别来自南京理工大学和南京大学的计算机科学与技术系。
文章提出了一种名为ABFSA（Approximated Bayesian Error Feature Selection Algorithm，近似贝叶斯错误特征选择算法）的新方法。在视频语义分类中，由于特征维度高、类别复杂，特征选择对于提高分类器性能至关重要。ABFSA算法旨在通过量化连续特征并进行有效的特征选择，降低贝叶斯分类错误率，从而优化分类器的性能。
该算法利用样本集中的先验信息，保留每个类别均值附近的区域作为具有区分意义的特征值域。接着，采用向后式启发式搜索策略，寻找相邻的量化区间，如果它们的合并能降低贝叶斯分类错误率，则进行合并。这个过程会持续进行，直到分类错误率无法再降低为止。每次合并都将使量化的等级降低一级，以此减少特征的复杂度，同时保持较高的分类准确性。
实验部分，作者使用了UCI（University of California, Irvine）的数据集以及真实的视频数据来验证ABFSA算法的有效性。与其他特征选择方法对比后，结果显示ABFSA能够有效地选择出对视频语义概念分类至关重要的特征，且综合性能优于其他方法。
关键词包括特征选择、特征量化、贝叶斯分类错误率和视频语义概念，这些关键词突出了研究的核心内容。文章的分类号和文献标识码分别对应于计算机科学技术领域和技术报告，表明这是一篇具有学术价值的技术论文。
这篇论文提供了一个针对视频语义分类问题的创新解决方案，通过特征量化和智能选择，优化了高维度特征空间的处理，提升了视频语义分类的准确性和效率。这一方法对于视频内容理解和检索技术的发展具有重要意义，特别是在大数据和人工智能背景下，如何高效处理和理解视频信息是当前研究的重要方向。
