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中国人工智能学会通讯——基于视频的行为识别技术 1.6 深度神经网络提高视频处理速度

简介:

1.6 深度神经网络提高视频处理速度

视频处理还有一个需要考虑的重要问 题——速度。视频的数据量很大,另一方 面很多视频的应用都有实时性要求,因此 这是一个很实际的问题。对前面介绍的深 度神经网络而言,速度的瓶颈在于计算光 流的时间。

为了解决这个问题,我们注意到有一 个很好的东西可以替代光流。我们知道 现在的视频数据大部分都是压缩,很少 有人会把不压缩的视频存储和传输,因 为数量太大了。视频压缩时会使用运动 向量 MotionVector,运动向量表示一些 具体图像块帧间的运动。这个虽然没有 像光流一样去描述像素级精细的运动信 息,但也提供了运动信息。运动向量的 好处在于,它是不需要额外计算的,在 视频解码过程中首先就要提取运动向量。

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这就启发我们用运动向量替换光流, 以节约光流的运算时间。当然运动向量也 有它的问题,它代表一些区域运动不像光 流那么精细,看起来像马赛克。另外,它 对运动的描述并不准确,存在噪声。我们 发现直接利用运动向量来训练卷积神经网 络,识别性能会有很大的影响。

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相比而言,光流训练处的神经网络性 能是很好的,这就启发我们把光流所学 知识或者特征迁移到运动向量神经网络 中。具体而言,我们设计了集中策略包 括模型的初始化、输出监督的迁移等。 通过这些方法,我们发现运动向量神经 网络识别率得到了很大的提升,它的学 习特征更强了。

另外,视频作为一种时间序列,启发 研究人员利用时序模型对视频进行建模。 深度递归神经网络 RNN 是一个非常有效的时序模型。如何利用 RNN 或 LSTM 进行 时序建模?可以先用卷积神经网络提取每 一帧的特征,然后把这个特征作为 LSTM 当前时刻的输入。递归神经网络可以很多 层,可以做双向的,这些都对识别率有帮助。

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