基于深度学习的视频检索方法研究.pdf

基于深度学习的视频检索方法研究 本文提出了一种基于深度学习的视频检索方法，实现了在特定视频中检索特定人的功能，为非线性编辑及相关人员提供视频的快速定位。该方法综合使用了MTCNN的人脸检测与对齐以及FaceNet的人脸识别功能，同时论文针对视频连续性的特点，对检索结果进行了特殊处理。 深度学习模型由于使用多个处理层来学习原始数据的多级抽象表示，在图像识别、语音识别、预测潜在药物分子的活性等领域取得了重大进展。本文的研究方法可以应用于非线性编辑系统中，帮助用户快速找到特定视频中的特定人，提高工作效率和生产力。 1. 相关工作 自2012年Krizhevsky等利用一个8层的卷积神经网络AlexNet在当年的ImageNet图像分类竞赛（ILSVRC2012）中以top-5错误率15.3%的绝对优势取得冠军以来，卷积神经网络在大规模图像和视频识别方面取得了巨大的成功。AlexNet中使用了基于深度学习的视频检索方法研究。 2. 人脸检测和识别 人脸检测和识别是视频检索的关键步骤。MTCNN是目前最为流行的人脸检测算法之一，可以检测到图像或视频中的多个脸部目标。FaceNet是一种深度学习模型，可以对人脸进行识别和验证。本文使用MTCNN的人脸检测和FaceNet的人脸识别功能，实现了高效准确的人脸检测和识别。 3. 视频连续性处理 视频连续性是视频检索的重要特点。本文针对视频连续性的特点，对检索结果进行了特殊处理，确保检索结果的连续性和准确性。 4. 实验结果 实验结果表明，本文提出的基于深度学习的视频检索方法具有较高的准确率和较快的速度。该方法可以应用于非线性编辑系统中，帮助用户快速找到特定视频中的特定人，提高工作效率和生产力。 5. 结论 本文提出了一种基于深度学习的视频检索方法，实现了在特定视频中检索特定人的功能，为非线性编辑及相关人员提供视频的快速定位。该方法可以应用于各种视频检索任务中，提高工作效率和生产力。 关键词：人脸检测、视频检索、MTCNN、FaceNet