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申请/专利权人:广西壮族自治区信息中心;西南科技大学
摘要:本发明公开了一种针对视频行为数据的深度泛化表征方法,属于视频数据表征技术领域,包括以下步骤:对协方差描述子进行改进,得到改进的特征描述子;通过改进的特征描述子,对视频行为数据进行特征提取,得到不同模态的特征;通过大尺度典型相关表示模型,对不同模态的特征进行优化组合,得到优化组合后的多视图视频特征;构建视频多视图深度哈希模型,将多视图视频特征通过视频多视图深度哈希模型映射到公共语义子空间中,得到融合后的视频特征;通过大规模哈希优化对视频特征进行二值化,在汉明空间中使用汉明距离。本发明解决了现有视频表征存在信息冗余、特征描述紧凑性不高、不能满足任务实时性以及目标行为的表征能力不够高的问题。
主权项:1.一种针对视频行为数据的深度泛化表征方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、对协方差描述子进行改进,得到改进的特征描述子;S2、通过改进的特征描述子,对视频行为数据进行特征提取,得到不同模态的特征;S3、通过大尺度典型相关表示模型,对不同模态的特征进行优化组合,得到优化组合后的多视图视频特征;S4、构建视频多视图深度哈希模型,将多视图视频特征通过视频多视图深度哈希模型映射到公共语义子空间中,得到融合后的视频特征;S5、通过大规模哈希优化对视频特征进行二值化,在汉明空间中使用汉明距离为视频进行检索提供准备,完成对视频行为数据的深度泛化表征。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 广西壮族自治区信息中心 西南科技大学 一种针对视频行为数据的深度泛化表征方法
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