Terrestrial Digital Television基于深度学习的盗版视频分类

摘要：

本文提出了一种新的视频分类框架,其中采用核函数极限学习机(KELM)而不是Softmax函数作为卷积神经网络(CNN)体系结构中的分类器,以提高分类的性能.为了验证方法的有效性,我们提出了一个新的Piracy Video-4数据集.在Piracy Video-4的数据集上进行的实验证明了所提出方法的优越性.

关键词：盗版视频、深度学习、极限学习机、视频分类

资助基金：2019国家广播电视总局广播电视科学研究院基本科研业务费项目"基于视频内容分析的盗版追踪方法研究及实验"资助,课题JBKY2019020

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-87