[发明专利]一种基于长短期记忆的二维视频显著性检测方法在审
| 申请号： | 201910614888.0 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110334718A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 方玉明;黄汉秦;乐晨阳 | 申请（专利权）人： | 方玉明 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 330013 江西省南昌*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于长短期记忆的二维视频显著性检测方法，其特征在于：首先利用3D卷积网络（3D‑ConvNet）提取短期时序特征；其次采用双向长短期记忆网（B‑ConvLSTM）提取长期时序特征；之后将提取到的短期时序特征和长期时序特征进行融合；最后通过融合结果反卷积得到显著性图。该模型结合了长期和短期的时序特征，可以有效的保留视频中显著目标的运行信息，在二维视频的显著性预测实验结果证明，提出的模型可以获得良好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 时序特征 二维视频 显著性 检测 显著性预测 模型结合 显著性图 反卷积 记忆网 融合 卷积 视频 保留 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于长短期记忆的二维视频显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：提取二维视频帧中的短期时序特征，利用3D卷积神经网络3D‑ConvNet来提取；步骤2：提取二维视频帧中的长期时序特征，利用双向长短期记忆网络B‑ConvLSTM来提取；步骤3：将提取的短期和长期的时序特征进行融合，并反卷积得到和输入视频帧分辨率大小一致的显著图。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于方玉明，未经方玉明许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910614888.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
