| 基于半监督特征融合的监控视频场景识别研究 |
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| 引用本文： | 申小虎,安居白. 基于半监督特征融合的监控视频场景识别研究[J]. 计算机仿真, 2021, 0(1): 394-399 |
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| 作者姓名： | 申小虎 安居白 |
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| 作者单位： | 大连海事大学信息科学与技术学院;江苏警官学院刑事科学技术系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61501082);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB520006);江苏高校“青蓝工程”资助项目。 |
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| 摘 要： | 针对单模态特征条件下监控视频的场景识别精度与鲁棒性不高的问题,提出一种基于特征融合的半监督学习场景识别系统.系统模型首先通过卷积神经网络预训练模型分别提取视频帧与音频的场景描述特征;然后针对场景识别的特点进行视频级特征融合;接着通过深度信念网络进行无监督训练,并通过加入相对熵正则化项代价函数进行有监督调优;最后对模型分...
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| 关 键 词： | 半监督学习 监控视频 场景识别系统 特征融合 |
The Study for Scene Recognition of Surveillance Video Based on Semi-supervised Feature Fusion |
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| SHEN Xiao-hu,AN Ju-bai. The Study for Scene Recognition of Surveillance Video Based on Semi-supervised Feature Fusion[J]. Computer Simulation, 2021, 0(1): 394-399 |
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| Authors: | SHEN Xiao-hu AN Ju-bai |
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| Affiliation: | (College of Information Science and Technology,Dalian Maritime University,Dalian Liaoning 116026,China;Department of Forensic Science and Technology,Jiangsu Police Institute,Nanjing Jiangsu 210031,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Semi-supervised learning Surveillance video Scene recognition system(SRS) Feature fusion |
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