【摘 要】
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视频信息检索与其他多媒体检索的最大不同在于视频信息量较大,因此进行视频间相似度计算时的计算量较大.此外,对视频特征的提取中常常忽略视频帧之间的时间相关性,从而导致特征提取不充分,影响视频检索的精度.为此,文中提出基于三维卷积和哈希方法的视频检索方法.该方法构建了一个端到端的框架,使用三维卷积神经网络来提取视频中代表帧的特征,并将视频特征映射到低维的汉明空间中去,在汉明空间计算相似度.在两个视频数据集下的实验结果表明,相较于当前最新的视频检索算法,文中所提方法在精度上有较大的提升.
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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视频信息检索与其他多媒体检索的最大不同在于视频信息量较大,因此进行视频间相似度计算时的计算量较大.此外,对视频特征的提取中常常忽略视频帧之间的时间相关性,从而导致特征提取不充分,影响视频检索的精度.为此,文中提出基于三维卷积和哈希方法的视频检索方法.该方法构建了一个端到端的框架,使用三维卷积神经网络来提取视频中代表帧的特征,并将视频特征映射到低维的汉明空间中去,在汉明空间计算相似度.在两个视频数据集下的实验结果表明,相较于当前最新的视频检索算法,文中所提方法在精度上有较大的提升.
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