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1. (WO2017177661) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK-BASED VIDEO RETRIEVAL METHOD AND SYSTEM
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Pub. No.: WO/2017/177661 International Application No.: PCT/CN2016/103945
Publication Date: 19.10.2017 International Filing Date: 31.10.2016
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
Applicants: LE HOLDINGS (BEIJING) CO., LTD.[CN/CN]; Room 1102, 10 Layer Building 3, 105 Yaojiayuan Road ChaoYang District Beijing 100025, CN
LECLOUD COMPUTING CO., LTD.[CN/CN]; 15 Floor Building 1 Guan Hu Guo Ji No. 105 Yaojiayuan Road Chaoyang District Beijing 100025, CN
Inventors: LIU, Yang; CN
BAI, Maosheng; CN
WEI, Wei; CN
CAI, Yangang; CN
QI, Hai; CN
LI, Xingyu; CN
Agent: BEYOND ATTORNEYS AT LAW; F6, Xijin Centre 39 Lianhuachi East Rd. Haidian District Beijing 100036, CN
Priority Data:
201610237628.215.04.2016CN
Title (EN) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK-BASED VIDEO RETRIEVAL METHOD AND SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE RÉCUPÉRATION VIDÉO BASÉS SUR UN RÉSEAU NEURONAL CONVOLUTIF
(ZH) 基于卷积神经网络的视频检索方法及系统
Abstract: front page image
(EN) A convolutional neural network-based video retrieval method and system. The method comprises: first constructing a convolutional neural network-based calculation model (101); training the calculation model by means of image data to obtain an optimized calculation model, and removing a classifier from the model to obtain an extraction calculation model (102); extracting transition frames from given video resources, and extracting transition features of the transition frames by means of the extraction calculation model to establish a transition feature database (103); and extracting a transition frame from a video to be retrieved to obtain a transition feature, and retrieving the transition feature in the transition feature database to obtain the retrieval result of the video (104).
(FR) La présente invention concerne un procédé et un système de récupération vidéo basés sur un réseau neuronal convolutif. Le procédé consiste : à construire d'abord un modèle de calcul basé sur un réseau neuronal convolutif (101) ; à apprendre le modèle de calcul au moyen de données d'image pour obtenir un modèle de calcul optimisé et à supprimer un classificateur du modèle pour obtenir un modèle de calcul d'extraction (102) ; à extraire des trames de transition de ressources vidéo données et à extraire des caractéristiques de transition des trames de transition au moyen du modèle de calcul d'extraction pour établir une base de données de caractéristiques de transition (103) ; et à extraire une trame de transition d'une vidéo qui doit être récupérée, pour obtenir une caractéristique de transition et à récupérer la caractéristique de transition dans la base de données de caractéristiques de transition pour obtenir le résultat de récupération de la vidéo (104).
(ZH) 一种基于卷积神经网络的视频检索方法及系统,所述方法包括:首先构建基于卷积神经网络的计算模型(101);通过图像数据对计算模型进行训练,得到优化计算模型;去除模型中的分类器,得到提取计算模型(102);对已有视频资源进行转场帧的提取,并通过提取计算模型提取得到转场帧的转场特征,建立转场特征数据库(103);将待检索的视频进行转场帧的提取得到转场特征,将转场特征在转场特征数据库中进行检索,得到视频的检索结果(104)。
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, DJ, 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, KW, 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 (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
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)