传统视频特征提取高度依赖领域知识，切鲁棒性差，泛化能力也不够。深度学习的方法通过多层非线性变换，从原始数据中学习层次化的特征表示，从而实现更准确、更鲁棒的特征提取。操作步骤如下：(1)对原始短视频做简单的预处理,使用FFmpeg工具快速将视频按照帧抓取图片;(2)依照准确率和时间的需求决定输入模型的图片的数目N,以相等的间隔均匀地从所有图像中抽取输入图像,组成一段有序的输入帧,并剪切成224像素×224像素的大小;(3)将步骤(2)中处理好的图片输入二维卷积神经网络,输出浅层特征表示图;(4)将步骤(3)的输出结果,输入伪三维卷积神经网络,进行时间信息和高维空间信息学习.声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态
评论