CNN-VWII：一种基于图像查询的大规模视频检索高效方法
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2018-10-16 v1
摘要
本文旨在解决由查询图像进行大规模视频检索的问题。首先，我们定义 top- 图像到视频查询问题。随后，结合卷积神经网络（简称 CNN）与视觉词袋（简称 BoVW）模块的优点，设计用于视频帧信息提取与表示的模型。为满足大规模视频检索需求，我们提出视觉加权倒排索引（简称 VWII）及相关算法，以提升检索过程的效率与精度。综合实验表明，在相近精度下，我们所提技术相较现有最优技术取得了显著提升（速度提升最高达一个数量级）。
引用
@article{arxiv.1810.06030,
title = {CNN-VWII: An Efficient Approach for Large-Scale Video Retrieval by Image Queries},
author = {Chengyuan Zhang and Yunwu Lin and Lei Zhu and Anfeng Liu and Zuping Zhang and Fang Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06030},
year = {2018}
}
备注
submitted to Pattern Recognition Letters