![](/images/graphics-bg.png)
Large-Scale Video Retrieval via Deep Local Convolutional Features
المؤلفون المشاركون
Ji, Yimu
Zhang, Chen
Hu, Bin
Suo, Yucong
Zou, Zhiqiang
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper, we study the challenge of image-to-video retrieval, which uses the query image to search relevant frames from a large collection of videos.
A novel framework based on convolutional neural networks (CNNs) is proposed to perform large-scale video retrieval with low storage cost and high search efficiency.
Our framework consists of the key-frame extraction algorithm and the feature aggregation strategy.
Specifically, the key-frame extraction algorithm takes advantage of the clustering idea so that redundant information is removed in video data and storage cost is greatly reduced.
The feature aggregation strategy adopts average pooling to encode deep local convolutional features followed by coarse-to-fine retrieval, which allows rapid retrieval in the large-scale video database.
The results from extensive experiments on two publicly available datasets demonstrate that the proposed method achieves superior efficiency as well as accuracy over other state-of-the-art visual search methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Chen& Hu, Bin& Suo, Yucong& Zou, Zhiqiang& Ji, Yimu. 2020. Large-Scale Video Retrieval via Deep Local Convolutional Features. Advances in Multimedia،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126706
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Chen…[et al.]. Large-Scale Video Retrieval via Deep Local Convolutional Features. Advances in Multimedia No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126706
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Chen& Hu, Bin& Suo, Yucong& Zou, Zhiqiang& Ji, Yimu. Large-Scale Video Retrieval via Deep Local Convolutional Features. Advances in Multimedia. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126706
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1126706
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)