使用提升间隔最大化神经网络的讲座视频索引
计算机视觉与模式识别
2017-12-05 v1
摘要
本文提出一种使用提升深度卷积神经网络系统的讲座视频索引新方法。索引通过将文本已知或已提取的高质量幻灯片图像，与可能存在噪声、透视畸变和遮挡的低分辨率视频帧进行匹配来完成。我们提出一个集成了提升框架的深度神经网络，该框架由两个分别面向特征提取和相似度判定的子网络组成以执行匹配。训练后的网络以幻灯片图像和候选视频帧图像对作为输入，并输出它们之间的相似度。在训练过程中，提升框架被集成到我们所提网络中。实验结果表明，与已知方法相比，所提方法更能应对遮挡、空间变换及其他类型的噪声。
引用
@article{arxiv.1712.00575,
title = {Lecture video indexing using boosted margin maximizing neural networks},
author = {Di Ma and Xi Zhang and Xu Ouyang and Gady Agam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.00575},
year = {2017}
}
备注
Accepted by ICMLA 2017