Denna uppsats presenterar en ny metod för föreläsning video indexering med hjälp av en förstärkt djup konvolutionella neurala nätverk. Indexeringen utförs genom att matcha högkvalitativa bildbilder, för vilka text är antingen känd eller extraherad, till lägre upplösning videoramar med möjligt buller, perspektivförvrängning och ocklusioner. Vi föreslår ett djupt neuralt nätverk integrerat med ett stärkande ramverk som består av två sub-nätverk som riktar sig mot funktionsextraktion och likhetsbestämning för att utföra matchningen. Det utbildade nätverket ges som indata ett par bildbilder och en kandidat videoram bild och producerar likheten mellan dem. Ett stärkande ramverk integreras i vårt föreslagna nätverk under utbildningsprocessen. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är mycket mer kapabel att hantera ocklusion, rumsliga omvandlingar och andra typer av buller jämfört med kända metoder.
I REF föreslås ett automatiskt föreläsningsvideoindexeringssystem.
Lecture Vdeo Indexing Using Boosted Margin Maximizing Neural Networks
{'venue': '2017 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'journal': '2017 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}