Terrestrial Digital Television基于深度学习的盗版视频分类

• 作者: 张乃光 李珊珊 薛子育
• 来源期刊: 广播电视信息
• 关键词: 盗版视频 深度学习 极限学习机 视频分类
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 盗版追踪与维权
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 字数: 3423字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种新的视频分类框架,其中采用核函数极限学习机(KELM)而不是Softmax函数作为卷积神经网络(CNN)体系结构中的分类器,以提高分类的性能.为了验证方法的有效性,我们提出了一个新的Piracy Video-4数据集.在Piracy Video-4的数据集上进行的实验证明了所提出方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李珊珊		4	0	0.0	0.0
2	薛子育		10	6	2.0	2.0
3	张乃光		17	26	4.0	4.0