【摘 要】
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针对传统动作检索方法在处理数据冗杂度高、特征维度多的舞蹈视频图像时,出现特定动作的编码和检索耗费时间长、效率低等问题。文中提出了一种基于哈希学习的舞蹈视频中特定
【基金项目】
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陕西省高等教育工作委员会研究课题(2017FKT03),西航职院2018年度科研计划项目(18XHGZ-011)
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针对传统动作检索方法在处理数据冗杂度高、特征维度多的舞蹈视频图像时,出现特定动作的编码和检索耗费时间长、效率低等问题。文中提出了一种基于哈希学习的舞蹈视频中特定动作编码与检索的高效方法。该方法首先通过哈希函数将原始高维图像数据映射到低维空间,然后利用迭代量化将得到的低维向量量化成该帧图像所对应的哈希编码,最后通过计算与动作编码库中的标准哈希码间的海明距离确定其对应的特定动作,进而完成对特定动作的编码与检索。试验结果表明,文中所提出的编码与检索方法相较于传统方法在处理速度与检索准确度上均有显著提升,从而验证
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