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基于深度学习的监控视频目标检索

付伟 王金桥 滕可振

无线电工程Issue(12):16-20,5.
无线电工程Issue(12):16-20,5.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2015.12.05

基于深度学习的监控视频目标检索

Deep Learning for Object Retrieval in Surveillance Videos

付伟 1王金桥 2滕可振2

作者信息

  • 1. 中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北 石家庄050081
  • 2. 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室,北京100190
  • 折叠

摘要

Abstract

The content⁃based object retrieval is one of the most important research topics in video surveillance.This paper presents a novel object retrieval approach based on deep auto encoder.This approach takes advantage of the mask information to assist object rep⁃resentation,and introduces manual noise into the learning approach,which enhances the robustness of feature representation in the deep neural network.The experimental results prove the effectiveness and superiority of this approach.

关键词

目标检索/深度学习/视频监控

Key words

object retrieval/deep learning/video surveillance

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

付伟,王金桥,滕可振..基于深度学习的监控视频目标检索[J].无线电工程,2015,(12):16-20,5.

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61273034)资助。 ()

无线电工程

1003-3106

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