典型文献
基于三维卷积和哈希方法的视频检索算法
文献摘要：
视频信息检索与其他多媒体检索的最大不同在于视频信息量较大,因此进行视频间相似度计算时的计算量较大.此外,对视频特征的提取中常常忽略视频帧之间的时间相关性,从而导致特征提取不充分,影响视频检索的精度.为此,文中提出基于三维卷积和哈希方法的视频检索方法.该方法构建了一个端到端的框架,使用三维卷积神经网络来提取视频中代表帧的特征,并将视频特征映射到低维的汉明空间中去,在汉明空间计算相似度.在两个视频数据集下的实验结果表明,相较于当前最新的视频检索算法,文中所提方法在精度上有较大的提升.
文献关键词：
视频检索;三维卷积;特征表示;哈希方法;监督学习;特征降维;汉明空间;相似度匹配
中图分类号：
作者姓名：
陈汗青;李菲菲;陈虬
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]陈汗青;李菲菲;陈虬-.基于三维卷积和哈希方法的视频检索算法)[J].电子科技,2022(04):35-39,66
A类：
多媒体检索
B类：
哈希方法,视频检索,检索算法,视频信息,信息检索,信息量,相似度计算,计算量,对视,特征的提取,视频帧,时间相关性,检索方法,端到端,三维卷积神经网络,中代,特征映射,射到,低维,汉明空间,空间计算,视频数据,特征表示,监督学习,特征降维,相似度匹配
AB值：
0.336312
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