一种基于深度学习的视频取证方法
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专利申请号:
CN201910082603.3
专利类型:
发明专利
技术分类:
G06V20/40
专利有效期:
2039-01-28
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专利信息
专利名称:一种基于深度学习的视频取证方法
商品编号:5557897
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申请日期:2019-01-28
公开/公告号:CN109635791B
授权公告日/公开日:2023-07-14
申请/专利权人:
深**学
发明/设计人:
曾吉***继武
主分类号:G06V20/40
IPC分类号:G06V20/40; G06V20/00; G06V10/82; G06N3/0464; G06N3/0442
说明书摘要免费下载摘要
本发明涉及视频取证技术领域,公开了一种基于深度学习的视频取证方法,包括:获取所需分析的数据集;应用三维卷积神经网络聚合所述数据集中的视频帧,以捕获帧间时间运动的固有属性,输出特征立方体;应用二维卷积神经网络,以所述特征立方体作为输入,聚合视频帧,以捕获每帧的帧内空间信息,为每个视频帧输出相应的一维向量;应用长短期记忆网络聚合所述二维卷积神经网络输出的一维向量,输出视频取证结果。本发明实施例在基于对象的篡改视频的取证工作上应用三维卷积神经网络、二维卷积神经网络、双向长短期记忆网络以及高通滤波器层,成功实现了端到端的的取证框架,并且取得了比基于人工设计特征的取证算法更好的分类正确率。
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