【摘 要】
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目前,短视频已经成为新媒体时代极具有代表性的产物之一,其天然的具有时短、强编辑等特点,使得传统视频分类模型不再适合于短视频分类任务。针对综合短视频分类问题的特点,提
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61802277);中国博士后科学基金(2019M651038)~~
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目前,短视频已经成为新媒体时代极具有代表性的产物之一,其天然的具有时短、强编辑等特点,使得传统视频分类模型不再适合于短视频分类任务。针对综合短视频分类问题的特点,提出了一种基于深度多模态特征融合的短视频分类算法。所提算法将视觉模态信息和音频模态信息输入到域分离网络中,将整个特征空间划分为所有模态共享的公有域部分及由音频模态和视觉模态分别独有的私有域部分,借助优化域分离网络,最大程度地保留了不同模态特征间的差异性和相似性。在公开的短视频分类数据集上进行实验,证明了所提算法可以有效减少特征融合时的冗余性,并将分类的平均精度提高到0.813。
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