高通量视频内容分析技术

• 作者: 唐胜 张勇东 顾晓光 颜成钢 高科
• 来源期刊: 工程研究—跨学科视野中的工程
• 关键词: 大数据 高通量 视频内容分析 大规模并行处理
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: “大数据处理中的基础理论与关键技术”专刊
• 页码范围: 294-306
• 页数: 13页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1224.2014.00294

摘要

大数据环境下，如何对高并发的视频数据进行实时地分析处理，是一个亟待解决的科学问题。本文介绍了面向互联网视频内容监管的高通量视频内容分析技术，着重对其中的四个主要关键技术（基于众核的视频高速解码和视频特征提取、基于分布式系统的高维索引和语义识别）的研究现状和发展趋势进行了综述和总结，并介绍了作者在这四个主要关键技术研究的最新成果，主要包括面向众核处理器的并行环路滤波、高鲁棒性和高并行度的局部特征提取与挖掘、分布式高维索引、面向大数据的集成学习方法，以充分发挥多粒度并行硬件平台的高并行计算能力，为互联网视频内容监管、视频搜索等重要应用提供关键技术支撑。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高科	中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室	8	70	5.0	8.0
2	张勇东	中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室	47	927	15.0	29.0
3	唐胜	中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室	16	225	9.0	15.0
4	颜成钢	中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室	2	10	2.0	2.0
5	顾晓光	中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室	6	42	4.0	6.0