基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻分類(lèi)檢索.pdf

1、隨著深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的巨大成功，深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用到越來(lái)越多的領(lǐng)域，包括視頻處理領(lǐng)域，文本處理領(lǐng)域以及音頻處理領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中非常重要的一類(lèi)網(wǎng)絡(luò)模型，它和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于引入了卷積層、池化層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得成功之后，研究人員開(kāi)始逐步將其應(yīng)用于視頻分類(lèi)任務(wù)中，并取得了分類(lèi)效果上的提高，這充分說(shuō)明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻分類(lèi)任務(wù)中起到的重要作用。
　　本文的研究?jī)?nèi)容在于實(shí)現(xiàn)一個(gè)通用且有效的分類(lèi)檢索模型

2、。在圖像研究領(lǐng)域有研究人員提出在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入哈希層來(lái)得到圖像對(duì)應(yīng)的0-1向量哈希碼，使用這個(gè)哈希碼來(lái)進(jìn)行相似圖片的查找，取得了不錯(cuò)的效果。本文的一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)在于將這種思路引入到了視頻處理領(lǐng)域，驗(yàn)證了哈希層在這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中的有效性，繼而提出通用且效果更好的分類(lèi)檢索模型;另外一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)在于采用了更為高效的檢索算法來(lái)提高模型的可用性。
　　本文在調(diào)研了相關(guān)領(lǐng)域的工作之后，采用了基于VGG-NET神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的視頻分類(lèi)模型，在模型中引