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题名基于交互机制卷积双流融合神经网络的视频浓缩
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作者
赵春飞
张丽红
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机构
山西大学物理电子工程学院
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出处
《测试技术学报》
2019年第3期228-232,共5页
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基金
山西省科技攻关计划(工业)资助项目(2015031003-1)
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文摘
视频浓缩时运动目标之间的相互遮挡和背景的复杂性使得难以准确提取运动目标,导致浓缩比降低.针对此问题,提出了一种基于交互机制的卷积双流融合网络视频浓缩方法.首先,对输入的视频帧进行感兴趣区域选取;然后,卷积双流融合网络分流提取运动目标特征和背景特征并进行特征融合,以减弱运动目标之间相互遮挡的影响;最后,通过交互机制将融合后的特征进行关联性运算,以有效提高运动目标之间及运动目标与背景之间的相关性,再根据相似矩阵进行场景聚类得到关键帧.实验结果表明:通过该网络结构进行视频浓缩,浓缩比和召回率都有所提高.
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关键词
运动目标
特征提取
交互机制
卷积双流融合神经网络
视频浓缩
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Keywords
moving target
feature extraction
interaction mechanism
convolution two-stream fusion neural network
video concentration
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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