视频信息检索与其他多媒体检索的最大不同在于视频信息量较大，因此进行视频间相似度计算时的计算量较大。此外，对视频特征的提取中常常忽略视频帧之间的时间相关性，从而导致特征提取不充分，影响视频检索的精度。为此，文中提出基于三维卷积和哈希方法的视频检索方法。该方法构建了一个端到端的框架，使用三维卷积神经网络来提取视频中代表帧的特征，并将视频特征映射到低维的汉明空间中去，在汉明空间计算相似度。在两个视频数据集下的实验结果表明，相较于当前最新的视频检索算法，文中所提方法在精度上有较大的提升。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
