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基于长短期记忆网络强化学习的水下视频摘要生成方法

摘要

本发明公开基于长短期记忆网络强化学习的水下视频摘要生成方法。本发明首先构建语义特征网络、长短期记忆网络、多层感知器网络;然后对摘要视频进行质量评估:多样性与代表性。最后根据质量评估的两个回报函数,采用强化学习中典型的策略梯度的方法训练整个视频摘要网络,更新对应的MLP网络参数,直至完成所有语义特征评估,得到优化的MLP模型,用于生成高质量的摘要视频。本发明的关键在于构建双层双向LSTM网络结构进行时空关联建模。本发明由于将性能改进着眼于视频摘要网络结构设计环节,方法简单易于实现,对使用传统方法的工程无需重新构造,详细兼容,能够节省大量人力。

著录项

  • 公开/公告号CN109213896B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201810884718.X

  • 发明设计人 陈华杰;张杰豪;姚勤炜;侯新雨;

    申请日2018-08-06

  • 分类号G06F16/73(20190101);H04L12/24(20060101);H04N21/8549(20110101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人黄前泽

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2022-08-23 11:53:14

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