公开(公告)号：CN109255392A

公开(公告)日：2019-01-22

申请号：CN201811161801.0

申请日：2018-09-30

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 岳凯宇 ,  孙明 ,  周峰

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06K9/6267 ,  G06K9/00711 ,  G06K9/00744

Abstract: 本发明提出了一种基于非局部神经网络的视频分类方法、装置及设备，其中，方法包括：获取待分类视频，并从待分类视频中提取N帧图像帧，其中，N为正整数；分别提取N帧图像帧中的图像特征，并将N帧图像帧中的图像特征输入到非局部神经网络中进行处理，以生成N帧图像帧的关联性特征和N帧图像的图像识别结果；根据N帧图像帧的关联性特征和图像识别结果确定待分类视频的类别。由此，通过非局部神经网络获取N帧图像帧的关联性特征和图像识别结果，进而根据关联性特征和图像识别结果确定视频的类别，能够有效的捕捉视频中多帧之间的关系，提高了视频分类的准确性，并且降低参数规模的冗余，提高了处理效率。

公开(公告)号：CN109255392B

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN201811161801.0

申请日：2018-09-30

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 岳凯宇 ,  孙明 ,  周峰

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明提出了一种基于非局部神经网络的视频分类方法、装置及设备，其中，方法包括：获取待分类视频，并从待分类视频中提取N帧图像帧，其中，N为正整数；分别提取N帧图像帧中的图像特征，并将N帧图像帧中的图像特征输入到非局部神经网络中进行处理，以生成N帧图像帧的关联性特征和N帧图像的图像识别结果；根据N帧图像帧的关联性特征和图像识别结果确定待分类视频的类别。由此，通过非局部神经网络获取N帧图像帧的关联性特征和图像识别结果，进而根据关联性特征和图像识别结果确定视频的类别，能够有效的捕捉视频中多帧之间的关系，提高了视频分类的准确性，并且降低参数规模的冗余，提高了处理效率。