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針對視頻圖像大數(shù)據(jù)的快速增長，如何從視頻中快速檢索出敏感信息急待解決。本文提出了一種基于鏡頭邊界的相似系數(shù)關鍵幀提取算法以獲取視頻關鍵幀，并設計基于深度學習的分類模型進行分類。最后通過實驗對比選取最好的分類模型。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式的增長，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的浪潮，我們真正進入了大數(shù)據(jù)時代。于此同時，視頻作為網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的重要組成部分，其數(shù)目也在飛速增長，如何管理這些視頻信息，已成為很棘手的問題。視頻檢索技術的出現(xiàn)使得我們能提取視頻關鍵信息，而深度學習的出現(xiàn)使得我們能對視頻中敏感信息進行高效準確的分類，從而能得到敏感信息。
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