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基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法
被引量：
1
1
作者
王萍
余圳煌
鲁磊
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期108-116,共9页
针对现有局部近重复视频检测算法特征存储消耗大、整体查询效率低、提取特征时并未考虑近重复帧之间细微的语义差异等问题,文中提出了一种基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法。首先,提出了一个基于Transformer的特征编码...
针对现有局部近重复视频检测算法特征存储消耗大、整体查询效率低、提取特征时并未考虑近重复帧之间细微的语义差异等问题,文中提出了一种基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法。首先,提出了一个基于Transformer的特征编码器,其学习了大量近重复帧之间细微的语义差异,可以在编码帧特征时对各个区域特征图引入自注意力机制,在有效降低帧特征维度的同时也提高了编码后特征的表示性。该特征编码器通过孪生网络训练得到,该网络不需要负样本就可以有效学习近重复帧之间的相似语义信息,因此无需沉重和困难的难负样本标注工作,使得训练过程更加简易和高效。其次,提出了一个基于视频自相似度矩阵的关键帧提取方法,可以从视频中提取丰富但不冗余的关键帧,从而使关键帧特征序列能够更全面地描述原视频内容,提升算法的性能,同时也大幅减少了存储和计算冗余关键帧带来的开销。最后,基于关键帧的低维紧凑编码特征,采用基于图网络的时间对齐算法,实现局部近重复视频片段的检测和定位。该算法在公开的局部近重复视频检测数据集VCDB上取得了优于现有算法的实验性能。
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关键词
局部近重复
视频
检测
TRANSFORMER
视频自相似度矩阵
关键帧提取
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职称材料
题名
基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法
被引量：
1
1
作者
王萍
余圳煌
鲁磊
机构
西安交通大学信息与通信工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期108-116,共9页
文摘
针对现有局部近重复视频检测算法特征存储消耗大、整体查询效率低、提取特征时并未考虑近重复帧之间细微的语义差异等问题,文中提出了一种基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法。首先,提出了一个基于Transformer的特征编码器,其学习了大量近重复帧之间细微的语义差异,可以在编码帧特征时对各个区域特征图引入自注意力机制,在有效降低帧特征维度的同时也提高了编码后特征的表示性。该特征编码器通过孪生网络训练得到,该网络不需要负样本就可以有效学习近重复帧之间的相似语义信息,因此无需沉重和困难的难负样本标注工作,使得训练过程更加简易和高效。其次,提出了一个基于视频自相似度矩阵的关键帧提取方法,可以从视频中提取丰富但不冗余的关键帧,从而使关键帧特征序列能够更全面地描述原视频内容,提升算法的性能,同时也大幅减少了存储和计算冗余关键帧带来的开销。最后,基于关键帧的低维紧凑编码特征,采用基于图网络的时间对齐算法,实现局部近重复视频片段的检测和定位。该算法在公开的局部近重复视频检测数据集VCDB上取得了优于现有算法的实验性能。
关键词
局部近重复
视频
检测
TRANSFORMER
视频自相似度矩阵
关键帧提取
Keywords
Partial near-duplicate video detection
Transformer
Video self-similarity matrix
Keyframe extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法
王萍
余圳煌
鲁磊
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
1
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