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公开(公告)号：CN106909889A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710053507.7
申请日：2017-01-19
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频无监督学习中的帧顺序判断方法，首先在一个视频中，采集N组有序帧和1组无序帧；然后对这N+1组帧序列通过帧间差异进行编码，得到N+1张图像；最后将N+1张图片作为输入，输入到改进的卷积神经网络，即N&1网络，输出结果即为无序帧的预测位置。本发明改进现有的视频无监督学习，通过学习判断帧是否有序，能够更加精准地提取视频特征。
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公开(公告)号：CN106909889B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710053507.7
申请日：2017-01-19
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频无监督学习中的帧顺序判断方法，首先在一个视频中，采集N组有序帧和1组无序帧；然后对这N+1组帧序列通过帧间差异进行编码，得到N+1张图像；最后将N+1张图片作为输入，输入到改进的卷积神经网络，即N&1网络，输出结果即为无序帧的预测位置。本发明改进现有的视频无监督学习，通过学习判断帧是否有序，能够更加精准地提取视频特征。
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