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摘要:
基于内容的目标检索一直是视频监控领域最重要的研究内容之一。面向视频监控应用场景,提出了基于深度自动编码机的目标检索方法。通过在训练过程加入掩膜图像辅助信息和人工噪声,提高了深度神经网络特征表示的鲁棒性。实验结果证明了该方法在监控视频目标检索任务中的有效性和优越性。
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文献信息
篇名 基于深度学习的监控视频目标检索
来源期刊 无线电工程 学科 工学
关键词 目标检索 深度学习 视频监控
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 信号与信息处理
研究方向 页码范围 16-20
页数 5页 分类号 TP391
字数 3007字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3106.2015.12.05
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王金桥 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 2 12 1.0 2.0
2 付伟 中国电子科技集团公司第五十四研究所 5 14 1.0 3.0
3 滕可振 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 1 12 1.0 1.0
传播情况
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2020(9)
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研究主题发展历程
节点文献
目标检索
深度学习
视频监控
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线电工程
月刊
1003-3106
13-1097/TN
大16开
河北省石家庄市174信箱215分箱
18-150
1971
chi
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