一种基于多模态卷积神经网络的视频检索方法

摘要

本发明公开了一种基于多模态卷积神经网络的视频检索方法，包括：步骤1，针对视频数据库中的视频，利用各视频中相邻帧的色彩信息特征，将各视频分割为多个子视频片段；步骤2，提取每个子视频片段的关键帧；步骤3，针对视频数据库中的视频，提取视频的视频特征；步骤4，将子视频片段、关键帧和视频特征作为输入，对标准卷积神经网络模型进行训练，得到多模态卷积神经网络；步骤5，针对待检索视频，提取关键帧和视频特征并作为输入，利用步骤4的多模态卷积神经网络进行相似性判断，得到检索结果。本发明基于多模态卷积神经网络，同时充分考虑视频的本质特征，能够克服因视频亮度模糊、亮度整体漂移、再编辑视频等导致检索准确度不高的问题。