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摘要:
针对视频描述生成任务,提出一种基于多特征的描述生成算法.分析和提取视频片段的视觉信息和语音信息,经融合后形成丰富的视频语义表达.在基于长短期记忆网络构成的编解码框架中进行编解码操作,保留捕获各视频帧序列特征的时序结构,通过嵌入注意力机制,使得整个模型有能力关注重要信息出现的时刻,最终生成视频描述语言更加准确丰富.所提出的方法在公开的视频描述数据集MSR-VTT进行测试,测试各种特征模型生成描述语句的准确度,与基准方法相比较,取得了较好的效果.
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文献信息
篇名 基于多特征的视频描述生成算法研究
来源期刊 电子测量技术 学科
关键词 视频描述 多特征 长短期记忆网络 注意力机制
年,卷(期) 2020,(16) 所属期刊栏目 理论与算法|Theory and Algorithms
研究方向 页码范围 99-103
页数 5页 分类号 TP391.4|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.19651/j.cnki.emt.2004457
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
视频描述
多特征
长短期记忆网络
注意力机制
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
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
出版文献量(篇)
9342
总下载数(次)
50
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46785
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