本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻分類檢索　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 視頻分類 視頻檢索 哈希層 0-1向量

【摘要】：隨著深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的巨大成功,深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用到越來(lái)越多的領(lǐng)域,包括視頻處理領(lǐng)域,文本處理領(lǐng)域以及音頻處理領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中非常重要的一類網(wǎng)絡(luò)模型,它和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于引入了卷積層、池化層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得成功之后,研究人員開始逐步將其應(yīng)用于視頻分類任務(wù)中,并取得了分類效果上的提高,這充分說(shuō)明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻分類任務(wù)中起到的重要作用。本文的研究?jī)?nèi)容在于實(shí)現(xiàn)一個(gè)通用且有效的分類檢索模型。在圖像研究領(lǐng)域有研究人員提出在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入哈希層來(lái)得到圖像對(duì)應(yīng)的0-1向量哈希碼,使用這個(gè)哈希碼來(lái)進(jìn)行相似圖片的查找,取得了不錯(cuò)的效果。本文的一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)在于將這種思路引入到了視頻處理領(lǐng)域,.驗(yàn)證了哈希層在這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中的有效性,繼而提出通用且效果更好的分類檢索模型;另外一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)在于采用了更為高效的檢索算法來(lái)提高模型的可用性。本文在調(diào)研了相關(guān)領(lǐng)域的工作之后,采用了基于VGG-NET神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的視頻分類模型,在模型中引入哈希層來(lái)得到視頻對(duì)應(yīng)的0-1向量哈希碼。在模型對(duì)視頻數(shù)據(jù)分類功能方面,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了分類模型的準(zhǔn)確率;在得到哈希碼后的模型檢索部分,本文提出的改進(jìn)的檢索算法和樸素的依次比較算法相比在檢索時(shí)間上有顯著地改進(jìn)�？偟膩�(lái)說(shuō),本文實(shí)現(xiàn)的通用分類檢索模型具有更好的分類準(zhǔn)確率和更快的檢索速度。
[Abstract]:With the great success of depth learning in the field of image recognition, depth learning has been applied to more and more fields, including video processing. In the field of text processing and audio processing, convolution neural network is a very important network model in depth learning. The difference between it and traditional neural network is the introduction of convolution layer. After the success of convolution neural network in the field of image recognition, researchers began to gradually apply it to the task of video classification, and achieved improved classification effect. This fully illustrates the important role of convolutional neural network in video classification task. The research content of this paper is to implement a general and effective classification and retrieval model. In the field of image research, some researchers have put forward in the field of volume. A hash layer is introduced into the product neural network to obtain the 0-1 vector hash code corresponding to the image. Using this hash code to find similar images, good results have been achieved. One of the innovations of this paper is to introduce this idea into the field of video processing. The effectiveness of hash layer in this application scenario is verified, and then a generic and better classification retrieval model is proposed. Another innovation is the use of more efficient retrieval algorithms to improve the availability of the model. The video classification model based on VGG-NET neural network model is adopted, and a hash layer is introduced into the model to get the corresponding 0-1 vector hash code. The accuracy of the classification model is verified by experiments. In the part of model retrieval after hashing code, the improved retrieval algorithm and the simple sequential comparison algorithm proposed in this paper have a significant improvement in retrieval time. The general classification retrieval model realized in this paper has better classification accuracy and faster retrieval speed.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：1373600