[发明专利]一种基于深度学习的新闻视频标题提取方法有效
| 申请号： | 202010211414.4 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111401368B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王中元;陈何玲;裴盈娇;黄宝金;涂卫平 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V20/40;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的新闻视频标题提取方法，包括关键帧提取、关键帧文字检测、关键帧文字特征提取和特征聚类。在关键帧提取过程中，使用帧间差分法，将与前一帧内容变化较大的帧作为关键帧；在关键帧文字检测过程中，使用EAST网络确定关键帧的文字区域；在关键帧文字特征提取过程中，使用卷积神经网络(CNN)提取关键帧的特征，再将特征依次输入循环神经网络(RNN)，得到文字区域的特征向量；在特征聚类过程中，使用欧氏距离得到相邻关键帧之间的相似度，根据相似度对关键帧的文字进行聚类，得到新闻视频标题图像。本发明利用深度学习技术，依据关键帧的文字特征和新闻视频字幕特征产生新闻视频标题，具有提取准确、运算快的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 新闻 视频 标题 提取 方法 | ||
【主权项】：
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