【摘 要】
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随着内容分发网络和视频转码技术的发展,网络流量呈现视频化趋势,互联网中充斥着各种非法特殊视频,危害社会公共安全,急需有效的检测算法。为探索深度学习理论在特殊视频检测
【机 构】
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中央民族大学信息工程学院,北京交通大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金[61503424]
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随着内容分发网络和视频转码技术的发展,网络流量呈现视频化趋势,互联网中充斥着各种非法特殊视频,危害社会公共安全,急需有效的检测算法。为探索深度学习理论在特殊视频检测上的应用,文章提出采用三维卷积网络框架进行暴力视频检测。相比于传统手工特征和2D卷积网络,该方法可以较好地保护视频帧序列在时间维度上运动信息的完整性,实现对暴力视频时空信息的有效表征。在暴力视频数据集Hockey上进行实验,取得了98.96%的准确率。实验结果表明该方法能够有效地检测暴力视频内容。
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