10.3969/j.issn.1000-386x.2022.08.034
基于改进目标检测算法的视频台标识别
针对传统台标的检测与识别方法无法适应新型台标的动态特性、半透明特性、位置多样的特性、缩放特性而存在的特征提取困难且识别率及实用性低的问题,提出一种基于改进目标检测算法的台标识别方法.方法通过设计独特的多层语义特征融合的FPN神经网络提取台标特征,结合目标检测算法Faster RCNN对其进行检测和分类,并添加VAE提高识别精度.实验验证显示,在自建的数据集进行实验时,该方法在测试集上的准确率值达到96.65％,召回指数达到94.03％,优于其他方法.
深度学习、台标识别、目标检测、神经网络
39
TP391(计算技术、计算机技术)
2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
234-239,272
