深度度量学习视频指纹算法

作     者：李新伟 徐良浩 杨艺 费树岷 Li Xinwei;Xu Lianghao;Yang Yi;Fei Shumin

作者机构：河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454003 东南大学自动化学院南京210096 

基　　金：国家重点研发计划(2018YFC0604502) 国家自然科学基金(61402152,61403130) 河南省科技攻关计划(192102210099,192102210100) 河南理工大学博士基金(B2013-022) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2020年第32卷第9期

页      码：1411-1419页

摘      要：在满足鲁棒性、独特性前提下,为了提高视频指纹系统紧凑性,提出一种端到端的深度度量学习视频指纹算法.网络整体框架由权值共享的三分支网络组成,分支网络采用改进的3D残差网络将多层特征融合并进行压缩,实现视频数据到指纹的端到端映射.网络目标函数由度量和分类双损失函数组成,其中,设计的边界约束三元组角度度量损失函数克服了普通三元组损失函数对特征相关性表达不足的问题;分类损失函数弥补了度量损失对样本特征整体分布不敏感的问题.在公开数据集FCVID上对文中算法、传统方法和深度方法进行了大量实验.结果表明,深度度量学习视频指纹算法在鲁棒性、独特性提高的同时紧凑性显著提高.

主 题 词：深度度量学习 多层特征融合 端到端 双损失函数 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2020.18102

馆 藏 号：203976137...