一种基于深度度量学习的视频分类方法

• 作者: 于洪涛 智洪欣 李邵梅 王艳川 高超
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视频分类 深度学习 自适应间隔 深度度量学习 多任务学习
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2562-2569
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT171141

摘要

针对视频分类中普遍面临的类内离散度和类间相似性较大而制约分类性能的问题,该文提出一种基于深度度量学习的视频分类方法.该方法设计了一种深度网络,网络包含特征学习、基于深度度量学习的相似性度量,以及分类3个部分.其中相似性度量的工作原理为:首先,计算特征间的欧式距离作为样本之间的语义距离;其次,设计一个间隔分配函数,根据语义距离动态分配语义间隔;最后,根据样本语义间隔计算误差并反向传播,使网络能够学习到样本间语义距离的差异,自动聚焦于难分样本,以充分学习难分样本的特征.该网络在训练过程中采用多任务学习的方法,同时学习相似性度量和分类任务,以达到整体最优.在UCF101和HMDB51上的实验结果表明,与已有方法相比,提出的方法能有效提高视频分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李邵梅		45	204	7.0	12.0
2	于洪涛		44	339	10.0	16.0
3	智洪欣		3	4	2.0	2.0
4	高超		22	27	3.0	3.0
5	王艳川		3	10	2.0	3.0