[发明专利]多特征融合的动态场景分类方法与装置有效
| 申请号： | 201611073666.5 | 申请日： | 2016-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN106599907B | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 曹先彬;郑洁宛;黄元骏;潘朝凤;刘俊英 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11205 北京同立钧成知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨泽;刘芳<国际申请>=<国际公布>=< |
| 地址： | 100191 北京市海淀区学*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多特征融合的动态场景分类方法与装置。该方法包括：获取待分类视频；采用C3D特征提取器对待分类视频进行特征提取，获取第一特征信息；采用iDT特征提取器对待分类视频进行特征提取，获取第二特征信息；采用VGG特征提取器对待分类视频进行特征提取，获取第三特征信息；对第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息进行融合，获取融合特征；根据融合特征对待分类视频进行分类，得到待分类视频的分类结果。本发明提供的特征融合的动态场景分类方法，采用三种特征提取器提取待分类视频的不同特征，不仅考虑了待分类视频的短时动态特征，还考虑了待分类视频的长时动态特征和静态特征，使得动态场景分类更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 融合 动态 场景 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种多特征融合的动态场景分类方法，其特征在于，包括：/n获取待分类视频；/n采用三维卷积神经网络特征提取器对所述待分类视频进行特征提取，获取第一特征信息；采用改进的稠密轨迹特征提取器对所述待分类视频进行特征提取，获取第二特征信息；采用视觉几何神经网络特征提取器对所述待分类视频进行特征提取，获取第三特征信息；/n对所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息进行融合，获取融合特征；/n根据所述融合特征对所述待分类视频进行分类，得到所述待分类视频的分类结果；/n所述对所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息进行融合，获取融合特征，包括：/n获取所述第一特征信息中第一预设维度对应的第一特征数据，获取所述第二特征信息中第二预设维度对应的第二特征数据，获取所述第三特征信息中第三预设维度对应的第三特征数据；/n根据所述第一特征数据、所述第二特征数据、所述第三特征数据获取所述融合特征。/n
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