[发明专利]一种基于深度学习的视频哈希检索表征转换方法有效
| 申请号： | 202010219591.7 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111563184B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 印鉴;陈智聪;陈殷齐 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/78 | 分类号： | G06F16/78;G06F16/732 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的视频哈希检索表征转换方法，该方法通过G网络中的视频输入层以及RseNet的深度学习模型学习到视频的上下文特征，能够提取出可以表达视频类型的特征，并且经过精心设计的Hash层模拟哈希编解码过程转换成n位编码从而优化存储空间，使得视频特征存储所占空间极大降低。并为训练过程设计了直接度量汉明距离的损失函数，使得训练过程与检索过程使用的距离度量指标完全一致，从而增强检索准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视频 检索 表征 转换 方法 | ||
【主权项】：
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