基于深度学习的视频检索算法主要应用于视频内容描述和匹配。与传统算法不同的是,深度学习算法不需要手动选择和设计特征,而是通过深度神经网络学习视频的内在特征表示。同时,深度学习模型可以处理更复杂的视频内容,如演讲、电影、体育比赛等。 视频内容描述是基于深度学习的视频检索算法的一个重要方向,其目的是将视频内容用...
智能视频检索算法 能视频检索依赖于视频算法对视频内容进行分析,通过提取视频中关键信息,进行标记或者相关处理,并形成相应事件和告警的监控方式,人们可以通过各种属性描述进行快速检索。如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频监控系统可以理解为人的大脑。智能视频技术借助处理器的强大计算功能,对视频画面中的海量数据进行高速...
将此算法和R一树算法在相同的数据集上针对不同维数测试,两种算法的检索时间如图1所示。 从图1可以看出,在低于50维时,R一树性能优于此算法,但当高于50维时,此算法计算时间的增长速度要低于R一树。 针对由200例20类构成的视频库,分别对颜色、纹理、形状单类特征构成的视频特征矢量和三类特征的特征矢量组合起来作...
对于本次的视频检索挑战,与传统的基于内容检索的问题不同,后者需要预定义语义标签,而前者旨在建模用户的查询意图,查询的输入是任意意图自然语言,因此阿里算法专家说:「AVS 可以理解为相似度匹配问题,但模型不仅需要解决视觉方面的建模问题,还需要解决自然语言理解问题,并建立视觉与自然语言之间的映射关系,这就是它的另一...
利用CV 算法技术,将其他模块的信息降维到文本模态; 通过多模态内容检索的技术实现召回; 再从上层通过内容相关性和排序技术,满足用户对内容各维度的检索需求。 例如,基于人脸识别的技术,识别出视频中出现的明星人物,如《这就是街舞》视频中识别出易烊千玺、黄子韬等;通过 OCR/ASR 技术,识别各视频中的对话内容并转化...
基于图像比对的视频检索算法的研究与实现 陈思;方振 【摘要】图像检索技术根据需求主要分成两类,传统的利用文字方式进行查询,另一种是基于图片信息进行查找.其中基于文本方式就类似于在搜索引擎中输入关键字,之后进行标签信息的搜索,进而检索出所需要的图像;而基于内容的检索方式便是通过对象内部数据进行分析,通过一些特殊...
我们提出了一个两阶段文本到视频检索策略,实现了效果与效率之间的最佳平衡,与提出时候的 SOTA 方法相比,性能相近的情况下,而在 MSRVTT-1K-Test、MSRVTT-3K-Test、VATEX 和 ActivityNet 上进行跨模态相似度匹配的浮点运算次数(FLOPs)分别是 SOTA 的 14, 39, 20 和 126 分之一。
如果把冗余的 token 去掉,不就可以大大减少计算量了,因此,作者想提取出每个类簇的center token,让它们代表视频。 给定视频集合 V 和文本集合 T ,文本-视频检索的目的是学习一个相似度打分函数 f ,如果 vi 和ti 相似则 f 值很大,否则 f 值很小。然后就可以利用学习到的 f 做文本-视频检索了,也可以做视频...
一种改进的视频检索最优匹配算法