【摘 要】
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针对视频中的渐变镜头边界难以检测的问题,提出一种基于循环神经网络的渐变镜头检测方法。使用深度神经网络inception-v3提取图像帧的特征并计算帧间相似度,根据相似度序列的
【基金项目】
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北京市教委科技创新服务能力建设基金项目(PXM2017-014212-000002)
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针对视频中的渐变镜头边界难以检测的问题,提出一种基于循环神经网络的渐变镜头检测方法。使用深度神经网络inception-v3提取图像帧的特征并计算帧间相似度,根据相似度序列的特点初步找出候选渐变片段;以帧间差为输入向量训练一种对视频片段中视频帧的类型分类的循环神经网络模型,通过网络模型对候选渐变片段的帧分类,找出准确的渐变镜头边界。在TREC2001视频数据集上与其它渐变镜头检测方法进行对比,实验结果表明,该方法具有较高的准确性。
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