[发明专利]一种基于神经网络的视频分类方法以及系统在审
| 申请号： | 201910158877.6 | 申请日： | 2019-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN109902634A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 包怡欣 | 申请（专利权）人： | 上海七牛信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙) 31251 | 代理人： | 郭桂峰 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于神经网络的视频分类方法以及系统，所述方法包括：获取待处理的目标视频；根据预设的参数从所述目标视频中提取目标帧；将所述目标帧输入目标神经网络，所述目标神经网络包括至少一层卷积层，所述至少一层卷积层用于将所述目标帧对应的特征向量转换为高阶特征向量；获取所述目标神经网络的输出结果；根据所述输出结果确定所述目标视频的类型。本发明实施例通过高阶项进行数据的拟合，能够有利于参数的传递，提取更多的图片帧的特征，便于图片帧的识别，从而提高视频分类的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 目标视频 神经网络 视频分类 目标帧 目标神经 输出结果 特征向量 图片帧 卷积 输入目标 网络包括 高阶项 高阶 拟合 预设 传递 转换 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的视频分类方法，其特征在于，包括：获取待处理的目标视频；根据预设的参数从所述目标视频中提取目标帧；将所述目标帧输入目标神经网络，所述目标神经网络包括至少一层卷积层，所述至少一层卷积层用于将所述目标帧对应的特征向量转换为高阶特征向量；获取所述目标神经网络的输出结果；根据所述输出结果确定所述目标视频的类型。
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