[发明专利]基于卷积神经网络的块内容分类方法在审
| 申请号： | 201711049706.7 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107666612A | 公开（公告）日： | 2018-02-06 |
| 发明（设计）人： | 陈志波;叶淑睿 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | H04N19/176 | 分类号： | H04N19/176;H04N19/90;H04N19/85;H04N19/593 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司11260 | 代理人： | 郑立明,郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的块内容分类方法，包括构建数据集，将其内容类型作为训练样本的标签；构建卷积神经网络，将训练样本转换为灰度图，再将灰度图的每个像素用八比特二进制数进行表示，提取每个像素的末位比特来做为卷积神经网络的输入，通过训练获得末位比特‑卷积神经网络模型；对输入的N×N的编码块进行预测时，利用末位比特‑卷积神经网络模型预测当前编码块的内容类型，若输出为相机拍摄块，则获得分类结果；若输出为计算机生成块，则利用末位比特‑卷积神经网络模型进行预测，获得相应的计算机生成文本块或计算机生成非文本块的分类结果。该方法可提高内容类型预测的准确度与计算效率，进而减少冗余计算，提高压缩质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 内容 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的块内容分类方法，其特征在于，包括：构建数据集，并将其内容类型作为训练样本的标签；构建卷积神经网络，将训练样本转换为灰度图，再将灰度图的每个像素用八比特二进制数进行表示，提取每个像素的末位比特来做为卷积神经网络的输入，通过训练获得末位比特‑卷积神经网络模型；对输入的N×N的编码块进行预测时，首先利用末位比特‑卷积神经网络模型预测当前编码块的内容类型，若输出为相机拍摄块，则获得分类结果；若输出为计算机生成块，则继续利用末位比特‑卷积神经网络模型进行预测，获得相应的计算机生成文本块或计算机生成非文本块的分类结果。
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