一种改进的深度学习视频分类方法

• 作者: 杨曙光
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 视频分类 3D卷积深度网络 LSTM 深度学习
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 字数: 2513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.08.014

摘要

目前在深度学习领域最典型的视频分类方法是3D卷积深度网络.但是3D卷积网络对于较长的视频只能把视频截成小段,分别提取特征向量,求均值,最后在特征均值基础上进行分类.均值操作会造成分类精度下降,针对此问题,提出一种改进的方法,对3D卷积方法提取的短视频特征放入LSTM进行序列识别,并通过实验来验证改进的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨曙光	四川大学计算机学院	2	4	1.0	2.0