隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,視頻信息的應(yīng)用越來越廣泛,每天網(wǎng)絡(luò)上要產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù),由于視頻數(shù)據(jù)具有非結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)量大、內(nèi)容豐富等特點(diǎn),使得對(duì)視頻的有效管理和檢索是一個(gè)長(zhǎng)期以來的難題。目前對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和檢索的難點(diǎn)在于對(duì)視頻內(nèi)容的理解和識(shí)別需要人工介入,提高了人力成本和時(shí)間成本。因此對(duì)視頻內(nèi)容的智能識(shí)別和高效的檢索算法是解決該問題的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)以上背景,本文通過對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視頻內(nèi)容特點(diǎn)的研究,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的視頻內(nèi)容識(shí)別算法,引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取視頻中的語(yǔ)義概念,實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的自動(dòng)識(shí)別。論文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:(1)提出Fusion-SSD網(wǎng)絡(luò)用來提取視頻單幀圖像中的語(yǔ)義概念。在該網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了多分支的卷積核結(jié)構(gòu),通過引入并行結(jié)構(gòu)的卷積核分支提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)細(xì)節(jié)信息的保留能力,提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)小物體的檢測(cè)能力。為提高網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,本文還提出了多尺度特征圖的融合算法,多尺度特征圖融合算法通過深層和淺層的特征圖融合有效地解決了單一特征圖在物體識(shí)別和位置回歸時(shí)的相互影響問題。(2)提出Triplet-Stream網(wǎng)絡(luò)用于提取視頻時(shí)域動(dòng)作語(yǔ)義。在該網(wǎng)絡(luò)中提出了多支路特征...

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2一1人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)

第二章深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)第二章深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)??網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??元模型??兀模型是１９４３年由Ｗａｒｒｅｎ?ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和Ｗａｌｔｅｒ?Ｐｉｔｔｓ提出的，人類大腦神經(jīng)進(jìn)行設(shè)計(jì)的一種處理單元，圖２－１展示了人腦的看到，生物的神經(jīng)元主要包括３個(gè)部分：細(xì)胞體、樹突、軸突。收來....

圖２－２神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)??神經(jīng)元被設(shè)計(jì)為一個(gè)多輸入單輸出的結(jié)構(gòu)，圖２－２中展示了神經(jīng)元模型的三??

２．１．１神經(jīng)元模型??神經(jīng)兀模型是１９４３年由Ｗａｒｒｅｎ?ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和Ｗａｌｔｅｒ?Ｐｉｔｔｓ提出的，神經(jīng)元模??型是類比人類大腦神經(jīng)進(jìn)行設(shè)計(jì)的一種處理單元，圖２－１展示了人腦的神經(jīng)元結(jié)??構(gòu)，可以看到，生物的神經(jīng)元主要包括３個(gè)部分：細(xì)胞體、樹突、軸突。神經(jīng)元??的樹....

圖２－３?０－丨函數(shù)曲線??

２．１．１神經(jīng)元模型??神經(jīng)兀模型是１９４３年由Ｗａｒｒｅｎ?ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和Ｗａｌｔｅｒ?Ｐｉｔｔｓ提出的，神經(jīng)元模??型是類比人類大腦神經(jīng)進(jìn)行設(shè)計(jì)的一種處理單元，圖２－１展示了人腦的神經(jīng)元結(jié)??構(gòu)，可以看到，生物的神經(jīng)元主要包括３個(gè)部分：細(xì)胞體、樹突、軸突。神經(jīng)元??的樹....

圖２－４?ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)曲線??２．?Ｔａｎｈ激活函數(shù)

圖２－４?ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)曲線??２．?Ｔａｎｈ激活函數(shù)。Ｔａｎｈ激活函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為式２－４，取值范圍為［－ＵＪ，??其曲線如圖２－５?（ａ）所示。該激活函數(shù)曲線和Ｓｉｇｍｏｉｄ類似，而且Ｔａｎｈ??激活函數(shù)也可以通過Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)來表示。該激活函數(shù)具有０均值的特??性....

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