【摘 要】
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大数据环境下,如何对高并发的视频数据进行实时地分析处理,是一个亟待解决的科学问题。本文介绍了面向互联网视频内容监管的高通量视频内容分析技术,着重对其中的四个主要关
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61173054,61271428,61303159);国家863项目(2014AA015202);国家科技支撑计划项目(2012BAH06B01,2012BAH39B02)
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大数据环境下,如何对高并发的视频数据进行实时地分析处理,是一个亟待解决的科学问题。本文介绍了面向互联网视频内容监管的高通量视频内容分析技术,着重对其中的四个主要关键技术(基于众核的视频高速解码和视频特征提取、基于分布式系统的高维索引和语义识别)的研究现状和发展趋势进行了综述和总结,并介绍了作者在这四个主要关键技术研究的最新成果,主要包括面向众核处理器的并行环路滤波、高鲁棒性和高并行度的局部特征提取与挖掘、分布式高维索引、面向大数据的集成学习方法,以充分发挥多粒度并行硬件平台的高并行计算能力,为互联网视频内容监管、视频搜索等重要应用提供关键技术支撑。
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