[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的体育视频镜头分类方法在审
| 申请号： | 201610302292.3 | 申请日： | 2016-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN105955708A | 公开（公告）日： | 2016-09-21 |
| 发明（设计）人： | 王进军;张顺;刘桢琦 | 申请（专利权）人： | 西安北升信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/00 | 分类号： | G06F9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710075 陕西省西安市高新区沣*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的体育视频镜头分类方法，包括以下步骤：1)对已有足球视频进行镜头分割，每个镜头是由某个摄像头拍摄的一段连续的图像序列，从每个镜头片段中选出3～10张的关键帧图像，并对每张图像贴上镜头类别标签，构造训练样本集；2)构造七层深度卷积神经网络，该七层卷积神经网路包括：五个卷积层，三个全连接层；3)利用步骤1)中的训练样本对步骤2)中所述深度卷积神经网络模型进行训练，卷积神经网络的训练利用softmax回归作为分类算法，使用误差后向传播算法调整CNN的网络参数；4)利用步骤3)训练得到的卷积神经网络模型对测试样本集进行测试，并输出最终图像的镜头分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 体育 视频 镜头 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网络的体育视频镜头分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对已有足球视频进行镜头分割，每个镜头是由某个摄像头拍摄的一段连续的图像序列，从每个镜头片段中选出3～10张的关键帧图像，并对每张图像贴上镜头类别标签，构造训练样本集；2)构造七层深度卷积神经网络，该七层卷积神经网路包括：五个卷积层，三个全连接层；3)利用步骤1)中的训练样本对步骤2)中所述深度卷积神经网络模型进行训练，卷积神经网络的训练利用softmax回归作为分类算法，使用误差后向传播算法调整CNN的网络参数；4)利用步骤3)训练得到的卷积神经网络模型对测试样本集进行测试，并输出最终图像的镜头分类结果。
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