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基于注意力機(jī)制的視頻哈希檢索方法研究

發(fā)布時(shí)間:2025-06-21 04:37
  近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)通訊技術(shù)的迅猛發(fā)展,各種類(lèi)型的多媒體數(shù)據(jù)呈爆炸性增長(zhǎng),特別是視頻數(shù)據(jù),因其形象、生動(dòng)的特性逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)獲取信息的重要數(shù)據(jù)形式,各種電視劇、電影等豐富視頻資源在視頻網(wǎng)站和平臺(tái)的廣泛傳播更是加速了這一趨勢(shì)。同時(shí),短視頻平臺(tái)的興起,為互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)快速上傳和下載視頻內(nèi)容也提供了便利。大量視頻數(shù)據(jù)源源不斷地產(chǎn)生,在豐富互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)文化娛樂(lè)生活的同時(shí),也為互聯(lián)網(wǎng)視頻的搜索和推薦帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)。如何將用戶(hù)想要的結(jié)果從海量視頻數(shù)據(jù)中檢索出來(lái)已成為當(dāng)下一個(gè)研究熱點(diǎn);趦(nèi)容的視頻哈希檢索方法正是解決這一問(wèn)題的一個(gè)可行方案;趦(nèi)容的視頻哈希檢索方法通過(guò)將視頻內(nèi)容信息映射成離散的二值碼,即映射成哈希碼,來(lái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和快速檢索。由于映射成的哈希碼是離散的,可以通過(guò)快速的異或操作來(lái)計(jì)算不同視頻之間的海明距離,大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)空間,F(xiàn)有的視頻哈希檢索方法大多將視頻中每一幀的重要性同等看待。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,視頻幀與幀之間的重要性是不同的。因此,應(yīng)該考慮視頻不同幀的重要性的差別來(lái)設(shè)計(jì)視頻哈希算法;谶@一動(dòng)機(jī),本論文提出了一種基于注意力機(jī)制的視頻哈希檢索方法。該方...

【文章頁(yè)數(shù)】:59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1哈希學(xué)習(xí)思想示例W??哈希學(xué)習(xí)可以將文本、圖像、視頻等類(lèi)型的數(shù)據(jù)映射成一段較短的哈希碼,??

圖2-1哈希學(xué)習(xí)思想示例W??哈希學(xué)習(xí)可以將文本、圖像、視頻等類(lèi)型的數(shù)據(jù)映射成一段較短的哈希碼,??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???第2章相關(guān)技術(shù)介紹??在本章中,首先對(duì)哈希學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。然后詳細(xì)介紹本文方法中所使??用的各種相關(guān)技術(shù),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制。??2.1哈希學(xué)習(xí)??隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)被互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)上傳到互聯(lián)網(wǎng)上,其中尤??....


圖2-2VGG-16?(?

圖2-2VGG-16?(?

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???在本方法中,我們使用VGG網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取視頻中每一幀的特征。VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)??構(gòu)相對(duì)比較簡(jiǎn)單,通過(guò)卷積層的疊加來(lái)學(xué)習(xí)圖像的高級(jí)特征,VGG-16和VGG-??19的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖2-2?(a)和圖2-2?(b)所示。??(?(?"1??224*224?圖像?....


圖2-3長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)輸入門(mén),一個(gè)輸出門(mén),一個(gè)遺忘門(mén)和兩個(gè)狀態(tài)??

圖2-3長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)輸入門(mén),一個(gè)輸出門(mén),一個(gè)遺忘門(mén)和兩個(gè)狀態(tài)??

列中的長(zhǎng)期依賴(lài)信息。梯度消失問(wèn)題與梯度爆炸問(wèn)題是??由于權(quán)重矩陣循環(huán)相乘導(dǎo)致的。解決梯度爆炸問(wèn)題可以采用截?cái)嗟姆绞。通過(guò)設(shè)??置一個(gè)臨界值,將大于臨界值的梯度的值截?cái)酁樵撆R界值。然而,該方法會(huì)在一??定程度上改變梯度的方向。梯度消失問(wèn)題無(wú)法使用截?cái)嗟姆绞絹?lái)進(jìn)行處理。如果??采用截....


圖2*4圖像中的注意力機(jī)制[541??2.4.2自然語(yǔ)言處理中的注意力機(jī)制??

圖2*4圖像中的注意力機(jī)制[541??2.4.2自然語(yǔ)言處理中的注意力機(jī)制??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???的位置。如圖2-4所示,圖像中紅色的區(qū)域表示注意力集中地地方,而藍(lán)色的區(qū)??域代表人類(lèi)的注意力不在這個(gè)位置。當(dāng)人類(lèi)看到圖2-4左上角圖像時(shí),會(huì)自動(dòng)將??注意力集中在圖像中的狗身上,因此紅色區(qū)域主要集中在狗身上;同樣地,當(dāng)人??類(lèi)看到圖2*4右上角的圖像....



本文編號(hào):4051924

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