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基于深度学习的盗版视频分类

来源 :第三届数字版权管理创新发展论坛 | 被引量 : 9次 | 上传用户：wc836952

【摘要】

：

本文提出了一种新的视频分类框架,其中采用核函数极限学习机(KELM)而不是Softmax函数作为卷积神经网络(CNN)体系结构中的分类器,以提高分类的性能.为了验证方法的有效性,提出了一个新的Piracy Video-4数据集.在Piracy Video-4的数据集上进行的实验证明了所提出方法的优越性.

【作者】

：

张乃光李珊珊薛子育

【机构】

：

国家广播电视总局广播电视科学研究院北京工商大学

【出处】

：

第三届数字版权管理创新发展论坛

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

：

盗版视频分类器深度学习核函数极限学习机

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本文提出了一种新的视频分类框架,其中采用核函数极限学习机(KELM)而不是Softmax函数作为卷积神经网络(CNN)体系结构中的分类器,以提高分类的性能.为了验证方法的有效性,提出了一个新的Piracy Video-4数据集.在Piracy Video-4的数据集上进行的实验证明了所提出方法的优越性.

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