【摘 要】
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为有效分析和整合与人物行为相关的视频语义线索,提出一种基于视频场景深度学习的人物语义识别模型。该模型由中层语义特征提取、多通道语义特征融合、整体精调和语义识别等
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501253);江苏省基础研究计划(自然科学基金)项目(BK20151506);江苏省“六大人才高峰”第十一批高层次人才选拔培养资助项目(XXRJ-009);江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016778);江苏省2016年度普通高校研究生实践创新计划项目(SJLX16_0327);南京邮电大学科研项目(NY217054)
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为有效分析和整合与人物行为相关的视频语义线索,提出一种基于视频场景深度学习的人物语义识别模型。该模型由中层语义特征提取、多通道语义特征融合、整体精调和语义识别等组成。首先实现底层图像到中层特征抽取,利用卷积神经网络算法并行获取视频场景关键帧集中的人物身份、人物行为、上下文环境等通道语义;再将中层特征融合到同一个语义融合层,通过多层语义卷积神经网络来整合上述语义,使用损失函数来学习不同通道语义之间的潜在关系,提高人物语义融合的鲁棒性;最终通过大间隔的损失函数来精调整个网络的参数,利用SVM分类器完成视频人物
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