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一种新的非监督的视频语义提取方法

摘要

本发明公开了一种新的非监督视频语义提取方法,包括构建三维卷积神经网络模型,使用视频数据库中带标签视频数据集训练三维卷积神经网络模型;使用滑动窗口将视频数据库中不带标签视频数据处理成符合三维卷积神经网络输入的数据;使用该生成数据作为三维卷积神经网络模型的输入数据,取三维卷积神经网络模型全连接层的输出数据作为视频段的语义特征;使用该生成的视频段语义特征序列作为视频语义自编码器的输入,通过自编码器整合得到视频整体语义特征。本发明实施例通过结合三维卷积神经网络和循环自动编码器的方案,解决了非监督的视频语义分析与提取问题,提高了视频语义提取准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN108805036A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201810496579.3

  • 申请日2018-05-22

  • 分类号G06K9/00(20060101);

  • 代理机构51218 成都金英专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人袁英

  • 地址 610041 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 07:09:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-12-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180522

    实质审查的生效

  • 2018-11-13

    公开

    公开

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