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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>視頻技術(shù)論文>深度視頻自然語言描述方法

      深度視頻自然語言描述方法

      2017-12-04 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對計算機對視頻進行自動標(biāo)注和描述準(zhǔn)確率不高的問題，提出一種基于多特征融合的深度視頻自然語言描述的方法。該方法提取視頻幀序列的空間特征、運動特征、視頻特征，進行特征的融合，使用融合的特征訓(xùn)練基于長短期記憶（ LSTM）的自然語言描述模型。通過不同的特征組合訓(xùn)練多個自然語言描述模型，在測試時再進行后期融合，即先選擇一個模型獲取當(dāng)前輸入的多個可能的輸出，再使用其他模型計算當(dāng)前輸出的概率，對這些輸出的概率進行加權(quán)求和，取概率最高的作為輸出。此方法中的特征融合的方法包括前期融合：特征的拼接、不同特征對齊加權(quán)求和；后期融合：不同特征模型輸出的概率的加權(quán)融合，使用前期融合的特征對已生成的LSTM模型進行微調(diào)。在標(biāo)準(zhǔn)測試集MSVD上進行實驗，結(jié)果表明：融合不同類型的特征方法能夠獲得更高評測分值的提升；相同類型的特征融合的評測結(jié)果不會高于單個特征的分值；使用特征對預(yù)訓(xùn)練好的模型進行微調(diào)的方法效果較差。其中使用前期融合與后期融合相結(jié)合的方法生成的視頻自然語言描述得到的METEOR評測分值為0.302，比目前查到的最高值高1. 34%，表明該方法可以提升視頻自動描述的準(zhǔn)確性。

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