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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及计算机图像处理和机器学习领域，更具体，用于视频场景图生成的时间过渡正则化方法和系统，本发明创建以图像的类别和上下文为条件的转换矩阵，以捕获基于每个类别的统计相关性以及基于每个上下文图像的细粒度相关性，并以显式方式将这些相关性合并到当前的VidSGG算法中，以提供更强、更细粒度的正则化，本发明着重解决视频中时间相关性的建模和利用，以提升人工智能对视频内容语义分析性能，在高风险领域，如自动驾驶和医疗诊断中，本发明可以提供更准确的场景图生成，有助于提高决策的可信度。
主权项：1.用于视频场景图生成的时间过渡正则化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取视频；S2：创建基于所述视频中特定图像和特定类别的的时间转换矩阵，创建所述特定类别的时间转换矩阵，包括以下步骤：S2.1：计算特定类别的上下文嵌入： 式中，为所述视频中第帧中的第k个主客体对应的上下文嵌入，为第一全连接层，和为所述视频中第帧中第k个主客体对应的主体类别和客体类别，主客体包括主体和客体，主体为实施者，客体为被实施的对象，特定类别为特定的主客体类型；S2.2：根据特定类别的上下文嵌入创建特定类别的时间转换矩阵： 式中，为所述视频中第帧中的第k个主客体的特定类别的时间转换矩阵，为全连接层实现函数，为视频中第帧中的第k个主客体对应的上下文嵌入的关系特征；S3：使用VidSGG算法预测视频中帧的主客体关系；S4：对特定图像和特定类别的时间转换矩阵和视频中帧的主客体关系进行正则化，包括：所述视频中第帧中的第k个主客体的关系分别与特定图像的时间转换矩阵和特定类别的时间转换矩阵进行正则化，包括： 式中，为所述视频中第帧中的第k个主客体的关系，为所述视频中第帧中的第k个主客体的关系，为正则化的损失函数，为所述视频中第帧中所有的主客体，T为所述视频的所有帧数。
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权利要求：
百度查询： 广东工业大学 用于视频场景图生成的时间过渡正则化方法和系统
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