基于深度学习的视频关键帧提取与视频检索

作     者：梁建胜 温贺平 LIANG Jian-sheng;WEN He-ping

作者机构：东莞职业技术学院广东东莞523808 广东工业大学自动化学院广州510006 

基　　金：广东省自然科学基金项目(2014A030310380 2015A030310257) 广东省高校特色创新项目"基于机器学习的工业机器人路径规划方法研究" 东莞市社会科技发展一般项目"基于深度学习人脸快速检测的智能化监控关键技术研究" 东莞职业技术学院科研基金项目(2017a03 2018a08) 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2019年第26卷第5期

页      码：965-970页

摘      要：为了提高视频检索方案的准确率与时间效率,提出了一种基于深度学习的视频关键帧提取与视频检索方案。首先,设计了一种自适应的关键帧选择算法,通过度量小波变换的距离识别同一个镜头的视频帧;然后,提取每个镜头的摘要信息,将包含最多显著特征的帧作为该镜头的关键帧;最终,利用已有的卷积神经网络框架提取关键帧的特征,并且设计了无监督、半监督与监督3种重新训练模块,能够有效地提高卷积神经网络的特征提取效果与视频检索的准确率。基于公开的视频数据集进行了实验分析,结果表明该方案能够准确地提取视频帧的特征,并且能够准确、高效地检索出相关视频。

主 题 词：视频存储 视频检索 深度学习 卷积神经网络 重新训练技术 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14107/j.cnki.kzgc.171116

馆 藏 号：203671688...