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摘要:
如何有效地管理和查询海量视频数据是大数据时代亟待解决的问题.基于查询的多视频摘要技术可提供全面且简洁的查询内容的相关信息,是解决此问题的重要途径之一.然而,多视频内容具有多样性,且包含较多的噪音和冗余,从这些复杂信息中找出最具代表性的信息极具挑战性.针对这一挑战,提出一种基于稀疏自编码器,并将网络查询图像内容作为正则项的多视频摘要模型.该模型不仅满足代表性和简洁性的要求,还具有依赖查询进行重要性感知的能力.大量的实验验证了本文模型的有效性与先进性.
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文献信息
篇名 基于重要性感知稀疏自编码器的多视频摘要
来源期刊 天津大学学报 学科 工学
关键词 多视频摘要 稀疏自编码器 重要性感知 视频管理
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1147-1153
页数 7页 分类号 TP37
字数 5973字 语种 中文
DOI 10.11784/tdxbz201801057
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 何宇清 天津大学电气自动化与信息工程学院 37 197 9.0 12.0
2 冀中 天津大学电气自动化与信息工程学院 25 130 7.0 10.0
3 马亚茹 天津大学电气自动化与信息工程学院 3 7 2.0 2.0
4 熊凯琳 天津大学电气自动化与信息工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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多视频摘要
稀疏自编码器
重要性感知
视频管理
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