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基于卷积神经网络的视频分类研究

赵洪汶

【摘要】随着多媒体技术的发展，视频已成为人们获取信息的重要来源。传统的视频分类需要人工标注，分类效率低下。本文采用基于深度学习的视频分类算法，首先对视频数据进行重要帧提取，然后将得到的图像输入到卷积神经网络中进行处理，最后考察视频的时序性，通过长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络提取帧序特征，在目前有限的数据集样本条件下，视频分类的准确率达到了 98.2%。

【关键字】视频分类；深度学习；卷积神经网络；LSTM 网络