面向感知的视频内容表示研究的任务书_第1页
面向感知的视频内容表示研究的任务书_第2页
面向感知的视频内容表示研究的任务书_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

面向感知的视频内容表示研究的任务书任务书任务概述：面向感知的视频内容表示是一个关键任务，在视频内容分析领域中有着广泛的应用。本任务书将讨论面向感知的视频内容表示研究的主要目标，并提出相关的研究问题和预期的解决方案。任务目标：本研究的主要目标是从感知角度对视频进行内容表示，实现快速、准确的视觉感知和语义理解。该任务的具体目标是：1.研究面向感知的视频内容表示方法，从多个感知特征层次上描述视频细节信息；2.研究视频内容分类、检索、结构化等应用中应用面向感知的视频数据表示方法；3.探索利用深度学习技术提高视频内容表示的性能。研究问题：为达到上述目标，本研究需要解决以下问题：1.如何设计具有表现力和判别性的视频感知特征表示方法，描述视频的低层次、中层次和高层次的感知特征；2.如何结合视觉和语义信息实现快速、准确的视频数据分类、检索和结构化；3.如何利用深度学习技术提高视频数据表征的性能，包括深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及基于强化学习的视频内容理解方法。预期的解决方案：为了解决以上问题，本研究计划采用以下解决方案：1.使用多层次视觉感知特征向量描述视频，包括低层次和中层次的特征、关键对象和场景的高层次特征等；2.将视觉特征和语义知识相结合，设计基于分类和检索语义模型，以提高视频分类和检索的性能；3.基于深度学习技术，设计卷积神经网络进行视频嵌入表征，并利用循环神经网络实现视频序列建模，同时探索基于强化学习技术的视频内容理解模型。任务进展和计划：本研究计划在两年时间内完成，第一年主要集中在实现面向感知的视频数据表示和视频分类、检索等应用；第二年则主要关注于深度学习技术的应用和相关模型的设计和实验验证。具体的研究进展如下：第一年：1.调查和研究现有的视频内容表示方法，分析现有方法的优缺点；2.设计基于感知特征层次的视频内容表示方法；3.设计基于语义分类和检索模型，实现快速、准确的视频内容分类和检索。第二年：1.研究深度卷积神经网络和循环神经网络技术，设计基于深度学习的视频表征方法；2.基于强化学习技术，研究强化学习在视频分类和检索中的应用；3.设计深度学习模型并对其进行实验验证。预期结果：在完成本研究后，我们预期能够得到以下结果：1.提出一种基于感知特征层次的视频数据表示方法，从低层次、中层次到高层次特征详细描述视频；2.设计一种基于语义分类和检索模型，使得快速、准确的视频内容分类和检索成为可能；3.发展一种基

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论