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1. (WO2016062095) VIDEO CLASSIFICATION METHOD AND APPARATUS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2016/062095    International Application No.:    PCT/CN2015/080871
Publication Date: 28.04.2016 International Filing Date: 05.06.2015
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
Applicants: HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN/CN]; Huawei Administration Building, Bantian Longgang District Shenzhen, Guangdong 518129 (CN).
FUDAN UNIVERSITY [CN/CN]; 220 Handan Road Yangpu District Shanghai 200433 (CN)
Inventors: JIANG, Yugang; (CN).
WU, Zuxuan; (CN).
XUE, Xiangyang; (CN).
GU, Zichen; (CN).
CHAI, Zhenhua; (CN)
Agent: LEADER PATENT & TRADEMARK FIRM; 8F-6, Bldg. A, Winland International Center No. 32 Xizhimen North Street, Haidian District Beijing 100082 (CN)
Priority Data:
201410580006.0 24.10.2014 CN
Title (EN) VIDEO CLASSIFICATION METHOD AND APPARATUS
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE CLASSEMENT DE VIDÉOS
(ZH) 视频分类方法和装置
Abstract: front page image
(EN)A video classification method and apparatus. The method comprises: establishing a neural network classification model according to a relationship among features and a relationship among semantics of a video sample (S101); acquiring a feature combination of video files to be classified (S102); and using the neural network classification model and the feature combination of the video files to be classified to classify the video files to be classified (S103). Since a neural network classification model is established according to a relationship among features and a relationship among semantics of a video sample, and the relationship among the features and the relationship among the semantics are fully considered, the accuracy of video classification can be improved.
(FR)L'invention concerne un procédé et un appareil de classement de vidéos. Le procédé consiste : à établir un modèle de classement de réseau neuronal en fonction d'une relation entre des caractéristiques et d'une relation entre des éléments sémantiques d'un échantillon vidéo (S101); à acquérir une combinaison de caractéristiques de fichiers vidéo à classer (S102); et à utiliser le modèle de classement de réseau neuronal ainsi que la combinaison de caractéristiques des fichiers vidéo à classer pour classer les fichiers vidéo à classer (S103). Puisqu'un modèle de classement de réseau neuronal est établi en fonction de la relation entre des caractéristiques et de la relation entre des éléments sémantiques d'un échantillon vidéo, et que ces relations sont entièrement prises en compte, le classement de vidéos est plus précis.
(ZH)一种视频分类方法和装置,通过根据视频样本的特征之间的关系和语义之间的关系建立神经网络分类模型(S101);获取待分类的视频文件的特征组合(S102);采用所述神经网络分类模型和所述待分类的视频文件的特征组合,对所述待分类的视频文件进行分类(S103)。由于神经网络分类模型是根据视频样本的特征之间的关系和语义之间的关系建立的,充分考虑了特征之间的关系和语义之间的关系,因此,可以提高视频分类的准确性。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)