[发明专利]基于卷积神经网络的视频检索方法及系统在审
| 申请号： | 201610237628.2 | 申请日： | 2016-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN105930402A | 公开（公告）日： | 2016-09-07 |
| 发明（设计）人： | 刘阳;白茂生;魏伟;蔡砚刚;祁海;李兴玉 | 申请（专利权）人： | 乐视控股（北京）有限公司;乐视云计算有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李阳;李浩 |
| 地址： | 100123 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的视频检索方法及系统，所述方法包括：首先构建基于卷积神经网络的计算模型；通过图像数据对计算模型进行训练，得到优化计算模型；去除模型中的分类器，得到提取计算模型；对已有视频资源进行转场帧的提取，并通过提取计算模型提取得到转场帧的转场特征，建立转场特征数据库；将待检索的视频进行转场帧的提取得到转场特征，将转场特征在转场特征数据库中进行检索，得到视频的检索结果。所述基于卷积神经网络的视频检索方法及系统通过将视频内的转场帧作为数据处理的对象，不仅提高了检索过程的鲁棒性，而且去除了冗余信息；通过基于卷积神经网络的计算模型进行特征的提取，提高了视频检索的速度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 视频 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的视频检索方法，其特征在于，包括：根据视频的检索需求，构建基于卷积神经网络的用于分类的计算模型，所述计算模型包括卷积层、池化层、全连接层以及分类器；通过图像数据对所述计算模型进行训练，得到优化计算模型，去除优化计算模型中的分类器，得到提取计算模型；对已有视频资源进行转场帧的提取，并通过所述提取计算模型提取得到转场帧的转场特征，建立转场特征数据库；将待检索的视频进行转场帧的提取，通过提取计算模型提取得到视频的转场特征，将所述转场特征在所述转场特征数据库中进行检索，得到视频的检索结果。
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