[发明专利]一种基于深度学习的视频近似拷贝检索算法有效
| 申请号： | 201810347069.X | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108763295B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 金城;徐超;吴渊;张玥杰;薛向阳 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06F16/732 | 分类号： | G06F16/732;G06F16/738;G06F16/71;G06F16/55;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于图像与视频处理技术领域，具体为一种基于深度学习的视频近似拷贝检索算法。本发明算法分为两个阶段：离线构建索引阶段和在线检索阶段。在离线构建索引阶段，使用深度卷积神经网络提取采样帧的特征值，然后采用k‑d树为视频库内的所有视频采样帧集建立索引；在在线检索阶段，采用同样的方法提取查询视频的采样帧的特征值，并用近似最近邻搜索的方法在索引库中找出与其相似的候选视频，最后计算出所有候选视频与查询视频的相似度，并将相似度由高到低排序后给出近似拷贝检索的结果。本发明可大幅加速整个检索过程，同时可得到候选视频与查询视频的相似可能性以供后续步骤使用，进一步提高了检索速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视频 近似 拷贝 检索 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的视频近似拷贝检索算法，其特征在于，分为两个阶段：离线构建索引阶段和在线检索阶段；在离线构建索引阶段，使用深度卷积神经网络提取采样帧的特征值，然后采用k‑d树为视频库内的所有视频采样帧集建立索引；在在线检索阶段，采用同样的方法提取查询视频的采样帧的特征值，并用近似最近邻搜索的方法在索引库中找出与其相似的候选视频，最后计算出所有候选视频与查询视频的相似度，并将相似度由高到低排序后给出近似拷贝检索的结果。
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