基于卷积神经网络的多模态视频场景分割优化算法
Multi-modal video scene segmentation optimization algorithm based on convolutional neural network
武汉轻工大学 a. 数学与计算机学院; b. 网络与信息中心, 武汉 430023
摘要
针对基于内容的视频检索中场景分割效率有待提高的问题，提出了一种基于卷积神经网络提取特征的多模态视频场景分割优化算法。首先利用改进的VGG19网络从视频镜头中提取多种模态的底层特征和语义特征，再将这些特征组成向量，然后通过三重损失学习与镜头相似度计算等方法，使场景分割问题转换为对镜头边界的二分类问题，最后建立评分机制优化所得结果，获取分割好的视频场景及对应的场景边界，完成场景分割任务。实验结果表明，该算法能对视频场景进行有效分割，整体查全率与查准率分别能达到85.77%、87.01%。
基金项目
湖北省教育厅重点科研计划资助项目(D20101703)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0404
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1595-1600
文章编号: 1001-3695(2022)05-054-1595-06
发布历史
[2021-12-09] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
黄清, 丰洪才, 刘立. 基于卷积神经网络的多模态视频场景分割优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1595-1600. (Huang Qing, Feng Hongcai, Liu Li. Multi-modal video scene segmentation optimization algorithm based on convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1595-1600. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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