基于量子神经网络的视频字幕定位方法研究

摘要：

针对目前视频字幕定位精度不高和效率低下的问题,提出了一种基于量子神经网络的视频字幕定位方法.该方法首先利用视频关键帧的边缘特征,筛选出备选字幕区域；然后采用灰度共生矩阵提取备选图像块的纹理统计特征.把这些纹理特征参量输入到训练好的量子神经网络,判断备选字幕区域是否包含字幕；同时也为后续视频内容安全分析提供了技术支持.该方法由于采用量子计算,加快了神经网络的收敛,能够有效地提高字幕定位的速度,以及后续视频安全内容分析的效率.实验结果表明,该字幕定位方法具有较高的准确率.

关键词：字幕定位、特征提取、量子计算、神经网络、内容安全

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科学技术基金项目黔科合J字[2012]2128号;贵州大学研究生创新基金项目研理工2013042

在线出版日期：2013-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7389-7394