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更新时间:2019/12/19 / 阅读次数:200

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视频内容理解的第一步便是对视频进行片段化视频帧处理,也就是随机采样。视频抽帧指用视频的关键帧表征整个视频的完整含义,针对不同类型视频编码格式、帧速率、比特率、视频分辨率以及不同种类的视频,视频的抽帧大概分为按视频固定时间间隔抽帧和基于实际图像内容抽帧,具体可细分为聚类抽帧,基于运动抽帧,基于镜头抽帧本文采取深度学习CNN模型框架对图像进行提取特征,其中并对比了目前主流模型的特征提取能力并针对特征数据进行针对训练,以便得到更好的模型参数。
传统的特征描述符方法可以清晰看到特征点的移动,有利于特征点的跟踪而对于边 (edge) 、区域 (patch) 等特征则无能为力。深度学习方法可以保留图像邻域的联系和空间的局部特点(CNN)更容易处理高维图像。对使用者而言无需知道提取的特征有哪些。大量实践表明,深度学习在提取图像特征方面有明显优势。

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