论文摘要
本文提出了一种新的视频分类框架,其中采用核函数极限学习机（KELM）而不是Softmax函数作为卷积神经网络（CNN）体系结构中的分类器,以提高分类的性能。为了验证方法的有效性,我们提出了一个新的Piracy Video-4数据集。在Piracy Video-4的数据集上进行的实验证明了所提出方法的优越性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张乃光,李珊珊,薛子育
关键词: 盗版视频,深度学习,极限学习机,视频分类
来源: 广播电视信息 2019年S1期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 国家广播电视总局广播电视科学研究院,北京工商大学
基金: 2019国家广播电视总局广播电视科学研究院基本科研业务费项目“基于视频内容分析的盗版追踪方法研究及实验”资助,课题编号：JBKY2019020
分类号: TP391.41;TP18
DOI: 10.16045/j.cnki.rti.2019.s1.023
页码: 84-87
总页数: 4
文件大小: 1921K
下载量: 25
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