基于卷积神经网络的视频分类检索

所需积分/C币:50 2018-05-24 01:09:13 6.39MB PDF
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随着深度学习在图像识别领域的巨大成功,深度学习被应用到越来越多的领 域,包括视频处理领域,文本处理领域以及音频处理领域。卷积神经网络是深度学习中非常重要的一类网络模型,它和传统神经网络的区别在于引入了卷积层、池化层。卷积神经网络在图像识别领域取得成功之后,研究人员开始逐步将其应用于视频分类任务中,并取得了分类效果上的提高,这充分说明了卷积神经网络在视频分类任务中起到的重要作用。 本文的研究内容在于实现一个通用且有效的分类检索模型。在图像研究领域 有研究人员提出在卷积神经网络中引入哈希层来得到图像对应的O一1向量哈希 码,使用这个哈希码来进行相似图片的查找,取得了不错的效果。本文的一个创 新点在于将这种思路引入到了视频处理领域,验证了哈希层在这个应用场景中的有效性,继而提出通用且效果更好的分类检索模型;另外一个创新点在于采用了更为高效的检索算法来提高模型的可用性。

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