【摘 要】
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近年来,随着网络的快速发展,互联网上的视频数据越来越多,视频检索算法也遇到了许多新的问题。为了能够高效准确地检索出目标视频,视频哈希算法受到了广泛的关注。然而,大多数现有的监督视频哈希算法基于成对相似性或三元关系设计哈希函数,并专注于局部信息,这导致算法的学习效率较低。本文算法从全局角度出发,使得相似的视频收敛到相同的哈希码,不相似的视频则映射到不同的二值码,以此生成更具判别性的哈希码。本文的主要
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近年来,随着网络的快速发展,互联网上的视频数据越来越多,视频检索算法也遇到了许多新的问题。为了能够高效准确地检索出目标视频,视频哈希算法受到了广泛的关注。然而,大多数现有的监督视频哈希算法基于成对相似性或三元关系设计哈希函数,并专注于局部信息,这导致算法的学习效率较低。本文算法从全局角度出发,使得相似的视频收敛到相同的哈希码,不相似的视频则映射到不同的二值码,以此生成更具判别性的哈希码。本文的主要工作介绍如下:（1）提出了一种基于判别性码本哈希的监督视频检索算法,解决了当前视频哈希算法忽视全局结构的问题。该算法根据视频的标签信息学习一个更具判别性的码本,相似的关键帧共享相同的码字,不相似的关键帧对应的码字则不同。具体来讲,码本的构建首先通过伯努利分布控制不同码字的相同比特位的元素分布,然后通过约束条件保证两两码字之间的距离尽可能最大,以此学习符合要求的码本。接着使用复合KL散度将原始空间的相似性结构保存到汉明空间中。最后使用梯度下降算法进行优化求解。实验结果表明:当哈希码长度为32位时,在数据集CC＿WEB＿VIDEO,HMDB51,UCF101上的平均检索准确率分别为0.9531,0.2568,0.5310。（2）提出了一种基于相似性保持和判别性分析的快速视频哈希算法,解决了当前视频哈希算法训练时间长、准确率低的问题。该算法通过视频的标签信息直接得到相似性矩阵,大大减少视频关键帧两两之间相似度的计算时间。同时,采用根据标签信息定义的码本矩阵,使得不同类别的视频生成的哈希码差异性更大。在算法优化过程中,使用迭代优化的方法,通过预先计算的中间项,找到参数的封闭解,学习得到视频哈希函数。该算法使得相似性矩阵和码本矩阵共同作用,并引入了预先计算的中间项,不仅获得了较高的准确率,还极大地缩短了算法的训练时间。实验结果表明:当哈希码长度为32位时,在数据集HMDB51,UCF101上的平均检索准确率分别为0.4079,0.7710。
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