[发明专利]基于长短时序关联的视频序列特征优化方法在审
| 申请号： | 202310805176.3 | 申请日： | 2023-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN116844089A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;刘浩 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 丘鸿超;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明的目的是提出基于长短时序关联的视频序列特征优化方法。首先，通过利用提取行人序列平均特征值找出序列中与平均值偏差较大的视频帧将偏差最大的视频帧视为在该序列中出现的异常帧，提出了一种新的基于长时序异常挖掘的特征优化方法，本发明对异常帧进行计算获取，使用序列平均特征替换序列中异常帧对应特征，从而实现对异常帧的抑制，构建一个新的高质量的长时序特征样本；此外，为了挖掘短时序特征的局部变化，提出了一种新的基于相邻帧组合学习的特征优化方法，通过注意力机制挖掘组合内的共同特征，抑制相邻帧之间的异常信息，与长时序特征相结合进一步增强视频序列的表达能力，从而提升视频行人重识别网络的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 长短 时序 关联 视频 序列 特征 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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