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延伸拓展

詳情介紹：3.語(yǔ)音標(biāo)注是人工智能領(lǐng)域的輔助工作，即：將聽(tīng)到的一段語(yǔ)音，按照自己聽(tīng)到的內(nèi)容，手動(dòng)識(shí)別為中文文字，不能少字漏字語(yǔ)句錯(cuò)亂！提出一種基于Spark計(jì)算框架的海量視頻語(yǔ)義標(biāo)注方法。將存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）上的海量視頻部署到若干計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，依據(jù)分形特征實(shí)現(xiàn)鏡頭快速分割。提取樣本關(guān)鍵幀的顏色、紋理和分形特征向量，進(jìn)行元學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練，進(jìn)而形成視覺(jué)詞典。根據(jù)視覺(jué)詞典對(duì)檢測(cè)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析，產(chǎn)生一系列能表征視頻內(nèi)容的視覺(jué)單詞語(yǔ)音標(biāo)注。根據(jù)重要程度，通過(guò)馬爾科夫鏈按重要程度對(duì)視頻的視覺(jué)單詞進(jìn)行排序，并將排列結(jié)果作為該視頻的標(biāo)注。后，從檢測(cè)正確率、平均運(yùn)行時(shí)間和擴(kuò)展效能方面與傳統(tǒng)分布式計(jì)算模型進(jìn)行了對(duì)比。上述方法在數(shù)據(jù)量不大、實(shí)時(shí)性要求不高的情況下，能取得不錯(cuò)的效果。但對(duì)于海量視頻，有限資源無(wú)法支持大規(guī)模運(yùn)算，這些方法的應(yīng)用受到制約。近年來(lái)，新興大數(shù)據(jù)技術(shù)為海量視頻標(biāo)注提供了一條有效途徑，不但解決了大容量視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題，而且，分布式計(jì)算也有利于語(yǔ)音標(biāo)注語(yǔ)義的快速分析。其代表性工具Spark是UCBerkeleyAMPlab開(kāi)源的并行計(jì)算框架，在機(jī)器學(xué)習(xí)處理方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，特別適合解決多次迭代的視頻分析問(wèn)題。因此，本文提出基于Spark的視頻標(biāo)注方法，利用其強(qiáng)計(jì)算能力，通過(guò)顏色、紋理、分形三重特征表征一類(lèi)實(shí)體，進(jìn)而采用元學(xué)習(xí)策略進(jìn)行訓(xùn)練及預(yù)測(cè)。相對(duì)于傳統(tǒng)分布式方法，該方法在語(yǔ)音標(biāo)注效能方面有較大提升。

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