杭州曼孚科技有限公司,是一家集視頻標(biāo)注x5aa5c9n、圖片轉(zhuǎn)文字為一體的綜合型現(xiàn)代化企業(yè),為廣大客戶奉獻(xiàn)專業(yè)、高品質(zhì)的人工智能標(biāo)注專營機(jī)構(gòu)。
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延伸拓展
詳情介紹:3.語音標(biāo)注是人工智能領(lǐng)域的輔助工作,即:將聽到的一段語音,按照自己聽到的內(nèi)容,手動(dòng)識別為中文文字,不能少字漏字語句錯(cuò)亂!提出一種基于Spark計(jì)算框架的海量視頻語義標(biāo)注方法。將存儲在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)而形成視覺詞典。根據(jù)視覺詞典對檢測視頻內(nèi)容進(jìn)行分析,產(chǎn)生一系列能表征視頻內(nèi)容的視覺單詞語音標(biāo)注。根據(jù)重要程度,通過馬爾科夫鏈按重要程度對視頻的視覺單詞進(jìn)行排序,并將排列結(jié)果作為該視頻的標(biāo)注。最后,從檢測正確率、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。但對于海量視頻,有限資源無法支持大規(guī)模運(yùn)算,這些方法的應(yīng)用受到制約。近年來,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)的存儲問題,而且,分布式計(jì)算也有利于語音標(biāo)注語義的快速分析。其代表性工具Spark是UCBerkeleyAMPlab開源的并行計(jì)算框架,在機(jī)器學(xué)習(xí)處理方面具有獨(dú)特優(yōu)勢,特別適合解決多次迭代的視頻分析問題。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,通過顏色、紋理、分形三重特征表征一類實(shí)體,進(jìn)而采用元學(xué)習(xí)策略進(jìn)行訓(xùn)練及預(yù)測。相對于傳統(tǒng)分布式方法,該方法在語音標(biāo)注效能方面有較大提升。
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