基于自适应帧采样算法和BLSTM的视频转文字研究

针对视频转文字(video to text)存在的建模复杂和准确率低的问题,提出了基于自适应帧采样算法和双向长短时记忆模型的视频转文字方法.自适应帧采样算法能够动态地调整采样率,以提供尽量多的特征来训练模型;结合双向长短时记忆模型,能有效学习视频中前面帧和未来帧的相关信息;同时,用于训练的特征是来自深度卷积神经网络的特征,使得这种双深度的网络结构能够学习视频帧在时空上的关联表示及全局依赖信息;帧信息的融合又增加了特征的种类,从而提升了实验效果.结果显示,在M-VAD和MPIIMD两个数据集中,文中的方法在METEOR中的评分均值分别为7.8%和8.6%,相对原S2VT模型分别提高了16.4%和21.1%,也提升了视频转文字的语言效果.     

图的超边优美标号和奇优美标号

通过定义顶点符号矩阵,证明ST(m;nm)是奇优美的,验证了Gnanajothi提出的猜想对于ST(m;nm)是正确的。利用图的分解方法和边符号矩阵,证明当ST(m;nm)的阶是奇数时是超边优美的,从而验证了Mitchem和Simosn提出的猜想对于ST(m;nm)是正确的。     

基于神经网络的全局寻优自适应BP学习算法

根据梯度算法中网络权值的演化规律，并基于终端吸引子，提出一种能全局寻优自适应的快速BP算法，该算法的基本思想足最小二乘算法，采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望值的误差的均方值为最小．同时，进行BP学习算法的稳定性和快速收敛问题分析研究．并进一步给出改善BP算法学习率修正、假饱和现象消除等训练结果的措施．