自注意力机制和随机森林回归的视频摘要生成

李雷霆; 武光利; 郭振洲

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自注意力机制和随机森林回归的视频摘要生成

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是通过生成关键帧或片段来达到压缩视频的效果,能够在概括视频主要内容的基础上极大缩短观看时间,在视频快速浏览与检索领域应用广泛。现有方法大多只基于图像内容进行探索,忽略了视频具有时序的特点,且模型对波动数据学习能力较差,导致生成的摘要缺乏时间连贯性和代表性。提出了一个以编码器-解码器为框架的视频摘要网络。具体来说,编码部分由卷积神经网络提取特征,通过自注意力机制提升对关键特征的权重,而解码部分由融合了随机森林的双向长短期记忆网络构成,通过调整随机森林和双向长短期记忆网络在损失函数中所占比例,使模型具有较强的稳定性和预测准确率。实验在两个数据集上与其他七种方法进行了比较,综合实验结果证明了方法的有效性与可行性。提出了自注意力机制和随机森林回归的视频摘要网络,利用自注意力机制完成对特征的优化,将双向长短期记忆网络与随机森林结合,提升模型的稳定性与泛化性,有效降低损失值,使得生成的视频摘要更符合用户视觉特性。

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来源
《计算机工程与应用》 |2022年第4期|198-205|共8页
作者
李雷霆; 武光利; 郭振洲;
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作者单位

甘肃政法大学网络空间安全学院;

西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机视觉; 视频摘要; 自注意力机制; 长短期记忆网络; 随机森林回归;

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