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摘要:
视频数据的急剧增加,给视频的浏览、存储、检索等应用带来一系列问题和挑战,视频摘要正是解决此类问题的一个有效途径.针对现有视频摘要算法基于约束和经验设置构造目标函数,并对帧集合进行打分带来的不确定和复杂度高等问题,提出一个基于排序学习的视频摘要生成方法.该方法把视频摘要的提取等价为视频帧对视频内容表示的相关度排序问题,利用训练集学习排序函数,使得排序靠前的是与视频相关度高的帧,用学到的排序函数对帧打分,根据分数高低选择关键帧作为视频摘要.另外,与现有方法相比,该方法是对帧而非帧集合打分,计算复杂度显著降低.通过在TVSumS0数据集上测试,实验结果证实了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于排序学习的视频摘要
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 视频帧 摘要 提取视频帧 排序 视频操作 视频图像 视频 深度学习
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 921-927
页数 7页 分类号 TP389.1
字数 6337字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201806013
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 尹义龙 山东大学软件学院 82 1018 16.0 29.0
2 杨帆 山东财经大学计算机科学与技术学院 6 5 1.0 1.0
3 聂秀山 山东财经大学计算机科学与技术学院 20 62 4.0 6.0
4 王鈃润 山东大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
5 吕鹏 山东财经大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
视频帧
摘要
提取视频帧
排序
视频操作
视频图像
视频
深度学习
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
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11
总被引数(次)
12401
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