[发明专利]多媒体数据深度挖掘方法、存储介质及电子设备

摘要

本发明提供多媒体数据深度挖掘方法，同时本发明还涉及存储介质与电子设备。本发明基于深度学习的分布式海量高维视频数据的检索方法，并针对海量高维数据的快速挖掘问题，进行检测数据和计算负载的分布式部署，同时通过实验数据证明基于深度的分布式海量高维视频数据检索框架的有效性。本发明采用虚拟节点算法对分布式海量高维视频数据检索负载均衡的优化；针对海量高维视频数据分布式检索的负载均衡问题，深入研究对等网络的动态负载均衡算法和索引结构的数据分布特点，设计出一种基于虚拟节点的动态调度算法来满足深度学习大量运算的需要。

主权项

多媒体数据深度挖掘方法，其特征在于，包括：步骤1，获取多媒体视频数据库中的视频，利用各视频中相邻帧的色彩信息特征，将各视频分割为若干连续的子视频片段；步骤2，将所述的连续的子视频片段分配至独立的数据节点，并提取所述子视频片段的关键帧；步骤3，针对视频数据库中的视频，通过构建受限玻尔兹曼机模型，提取所述关键帧的视频特征；步骤4，将子视频片段、关键帧和视频特征作为输入，对AlexNet模型进行训练，得到多模态卷积神经网络；步骤5，针对待挖掘的视频，采用步骤1至步骤3的方法进行关键帧提取和视频特征提取，并将子视频片段，以及提取到的关键帧和视频特征作为输入，利用步骤4的多模态卷积神经网络进行相似性判断，得到挖掘结果。