[发明专利]一种持续学习的视频事件检测方法在审
| 申请号： | 201510995737.6 | 申请日： | 2015-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN105550713A | 公开（公告）日： | 2016-05-04 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;赵德海;宫文娟;卢清华;李忠伟 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学(华东) |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种持续学习的视频事件检测方法，包括初始学习阶段和增量学习阶段；在初始学习阶段，准备了带有标签的视频数据，使用稀疏自编码对所述带有标签的视频数据进行学习，训练出一个先验模型；在增量学习阶段，使用训练好的先验模型对新到来的视频数据进行分类，计算概率评分和梯度距离，根据计算结果使用主动学习来决定为新到来的视频数据自动添加标签还是人工添加标签。本发明结合深度学习和主动学习，自动选择最合适的特征并且利用视频流数据逐渐改善现有的模型；当获得新的视频数据时，使用无监督学习来提取特征，然后使用主动学习来尽量减少人为分类的工作，逐渐完善模型，最终达到持续学习的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 持续 学习 视频 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种持续学习的视频事件检测方法，其特点在于，包括初始学习阶段和增量学习阶段；在初始学习阶段，准备了带有标签的视频数据，使用稀疏自编码对所述带有标签的视频数据进行学习，训练出一个先验模型；在增量学习阶段，使用训练好的先验模型对新到来的视频数据进行分类，计算概率评分和梯度距离，根据计算结果使用主动学习来决定为新到来的视频数据自动添加标签还是人工添加标签。
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