[发明专利]一种基于多模态特征完备表示的短视频分类方法在审
| 申请号： | 202110282974.3 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113158798A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 井佩光;张丽娟;苏育挺 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06F16/71;G06F16/75;G06F16/78;G06F16/783 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态特征完备表示的短视频分类方法，所述方法包括：对于短视频自身内容信息，提出以视觉模态特征为主，从模态缺失角度构建四个子空间并分别获得潜在的特征表示，对四个子空间的潜在特征表示进一步利用自动编解码网络进行融合以保证学习到更鲁棒且有效的公共潜在表示；对于标签信息，采用逆协方差估计和图注意网络探究标签间的相关性并更新标签表示，得到与短视频对应的标签向量表示；对公共潜在表示和标签向量表示提出基于多头注意的多头跨模态融合方案，用于获得短视频的标签预测分数；模型的整体损失函数由传统的多标签分类损失和自动编解码网络的重建损失组成，用来度量网络输出值与实际值之间的差距，并以此来指导网络找寻模型最优解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 特征 完备 表示 视频 分类 方法 | ||
【主权项】：
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