基于深度神经网络和自注意力的视频事件描述

• 作者: 吴小旭 孙红莲 季兴隆 李永刚 王霈烨
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 注意力机制 视频事件描述 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（33）
• 页码范围: 187-189
• 页数: 3页
• 分类号: TP75

摘要

如今,视频事件检测正在越来越广泛地被应用于智能视频监控领域,其中采用的最广泛的检测方法是事件描述。自注意力机制可以实现自动关注到图像的核心区域,并利用编码和解码方法转化为图像描述。本文提出了一种深度学习和自注意力机制的视频事件描述方法,该方法首先提取视频中有代表性的关键帧,然后基于深度学习模型和注意力机制生成每个关键帧的图像描述,最后生成视频的事件描述。实验结果表明,本文方法能够很好地关注到事件发生区域,并生成高质量的视频事件描述。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永刚	嘉兴学院数理与信息工程学院	35	124	5.0	9.0
2	孙红莲	嘉兴学院数理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	季兴隆	嘉兴学院数理与信息工程学院	3	1	1.0	1.0
4	王霈烨	嘉兴学院数理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
5	吴小旭	嘉兴学院数理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0