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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本文提供了一种基于特征强化和融合的视频描述方法，包括步骤：多模态特征提取，提取外观特征、运动特征和对象特征；语义特征提取，外观特征和运动特征串联输入到语义检测器提取语义特征；特征增强，利用局部和全局特征为模型提供正确的细节引导，放大相似物体的特征差异，提高目标主体编码特征的准确性；多模态特征融合，以外观特征为引导，筛选运动特征和对象特征中与内容更相关的视觉信息，并对特征进行融合，形成统一的多模态融合特征；特征解码，利用Transformer模型的解码器部分对编码进行解码；最后，生成视频描述内容。与现有的视频描述方法相比，通过特征增强，使得视频重点区域特征的定位识别更精确；同时通过跨模态融合网络，提升解码器的语义解码准确度，使得生成的视频描述更加准确。
主权项：1.一种基于特征强化和融合的视频描述方法，其特征在于，包括步骤：S1：数据准备，为每个参与训练的视频样本进行预处理；S2：多模态特征提取，提取外观特征、运动特征和对象特征；S3：语义特征提取，在语义检测器中提取语义特征；S4：特征增强，利用局部和全局特征为模型提供正确的细节引导，放大相似物体的特征差异，提高目标主体编码特征的准确性；S5：多模态特征融合，以外观特征为引导，筛选运动特征和对象特征中与内容更相关的视觉信息，并对特征进行融合，形成统一的多模态融合特征；S6：特征解码，利用Transformer解码器对特征进行解码；S7：生成视频描述。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于特征强化和融合的视频描述方法
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