一种基于长短期记忆的二维视频显著性检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910614888.0
IPC分类号：G06K9/46;G06K9/00;G06N3/04
申请日期：
2019-07-09
申请人：
方玉明

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著录项信息

专利名称	一种基于长短期记忆的二维视频显著性检测方法
申请号	CN201910614888.0	申请日期	2019-07-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-15	公开/公告号	CN110334718A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/46 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/46 图像特征或特性的抽取〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	方玉明	申请人地址	江西省南昌市江西财经大学麦庐园校区信息管理学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	方玉明	当前权利人	方玉明
发明人	方玉明;黄汉秦;乐晨阳
代理机构	北京科亿知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	汤东凤

摘要

本发明涉及一种基于长短期记忆的二维视频显著性检测方法，其特征在于：首先利用3D卷积网络（3D‑ConvNet）提取短期时序特征；其次采用双向长短期记忆网（B‑ConvLSTM）提取长期时序特征；之后将提取到的短期时序特征和长期时序特征进行融合；最后通过融合结果反卷积得到显著性图。该模型结合了长期和短期的时序特征，可以有效的保留视频中显著目标的运行信息，在二维视频的显著性预测实验结果证明，提出的模型可以获得良好的检测效果。

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