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公开(公告)号：CN112613486A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202110016985.7
申请日：2021-01-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多层注意力和BiGRU的专业立体视频舒适度分类方法。包括以下步骤：1、对训练视频集合和待预测视频集合进行场景分割并通过预处理得到视差图；2、进行帧级处理得到初步帧级特征；3、进行帧级注意力处理得到最终帧级特征；4、进行镜头级处理得到初步镜头级特征；5、进行镜头级注意力处理得到最终镜头级特征；6、双流融合，使用通道注意力对上一步输出进行融合得到最终的隐藏状态；7、最终的隐藏状态经过分类网络输出分类概率并将专业立体视频分类为适合儿童观看或仅适合成人观看。8、将待测试视频集合中立体视频的左视图和对应的视差图输入训练好的模型中进行分类。本发明能有效分辨专业立体视频是否适合儿童观看。
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公开(公告)号：CN112613486B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110016985.7
申请日：2021-01-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多层注意力和BiGRU的专业立体视频舒适度分类方法。包括以下步骤：1、对训练视频集合和待预测视频集合进行场景分割并通过预处理得到视差图；2、进行帧级处理得到初步帧级特征；3、进行帧级注意力处理得到最终帧级特征；4、进行镜头级处理得到初步镜头级特征；5、进行镜头级注意力处理得到最终镜头级特征；6、双流融合，使用通道注意力对上一步输出进行融合得到最终的隐藏状态；7、最终的隐藏状态经过分类网络输出分类概率并将专业立体视频分类为适合儿童观看或仅适合成人观看。8、将待测试视频集合中立体视频的左视图和对应的视差图输入训练好的模型中进行分类。本发明能有效分辨专业立体视频是否适合儿童观看。
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公开(公告)号：CN111860691B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010758819.X
申请日：2020-07-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N13/10 , H04N13/161
Abstract: 本发明涉及基于注意力和循环神经网络的专业立体视频视觉舒适度分类方法，包括以下步骤：1、对训练视频集合和待预测视频集合进行场景分割并通过预处理得到视差图；2、进行帧级处理得到帧级特征；3、进行镜头级处理得到隐藏状态集；4、双流融合，使用注意力网络对上一步输出的隐藏状态集合进行融合得到最终的隐藏状态；5、最终的隐藏状态经过分类网络输出分类概率并将专业立体视频分类为适合儿童观看或仅适合成人观看。6、将待测试视频集合中立体视频的左视图和对应的视差图输入训练好的模型中进行分类。本发明能有效分辨专业立体视频是否适合儿童观看。
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公开(公告)号：CN111860691A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010758819.X
申请日：2020-07-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , H04N13/10 , H04N13/161
Abstract: 本发明涉及基于注意力和循环神经网络的专业立体视频视觉舒适度分类方法，包括以下步骤：1、对训练视频集合和待预测视频集合进行场景分割并通过预处理得到视差图；2、进行帧级处理得到帧级特征；3、进行镜头级处理得到隐藏状态集；4、双流融合，使用注意力网络对上一步输出的隐藏状态集合进行融合得到最终的隐藏状态；5、最终的隐藏状态经过分类网络输出分类概率并将专业立体视频分类为适合儿童观看或仅适合成人观看。6、将待测试视频集合中立体视频的左视图和对应的视差图输入训练好的模型中进行分类。本发明能有效分辨专业立体视频是否适合儿童观看。
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