公开(公告)号：CN108399435A

公开(公告)日：2018-08-14

申请号：CN201810237226.1

申请日：2018-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈志 ,  周传 ,  岳文静 ,  陈璐 ,  刘玲 ,  掌静 ,  李争彦

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开一种基于动静特征的视频分类方法，解决视频分类准确度不够高的问题。本发明首先对视频中的动态特征和静态特征进行处理，利用Cholesky变换对这些信息融合后，使用GRU神经网络完成视频的分类；接着通过DT算法捕获每个视频帧的动态特征，再通过DBSCAN聚类算法将每个视频帧隔离，在每个视频片段的每个帧里构建运动框并连接每个视频片段相邻帧之间的运动框，完成动态特征的捕获和跟踪；然后通过HoG和BoW方法将动态特征生成动态信息直方图与通过CNN神经网络生成的静态信息直方图利用Cholesky变换相融合；最后利用GRU神经网络实现视频的分类。本发明通过对动态和静态信息的分开处理，能够提升视频分类的准确性，具有良好的实施性和鲁棒性。