【摘 要】
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在计算机视觉领域中,大多数的视频表示方法都是有监督的,需要大量带有标签的训练视频集,但标注大量视频数据会花费极大的人力和物力.为了解决这个问题,提出了一种基于深度神
【机 构】
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北京理工大学智能信息技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673062,61472038)~~
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在计算机视觉领域中,大多数的视频表示方法都是有监督的,需要大量带有标签的训练视频集,但标注大量视频数据会花费极大的人力和物力.为了解决这个问题,提出了一种基于深度神经网络的无监督视频表示方法.该方法利用改进的稠密轨迹（iDT）算法提取的视频块交替地训练深度卷积神经网络和特征聚类,得到可提取视频特征的深度卷积神经网络模型;通过视频的中层语义特征,实现了无监督视频表示.该模型在HMDB 51行为识别数据库和CCV事件检测数据库上分别进行了动作识别和事件检测的实验,获得了62.6%的识别率和43.6%的检测率,
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