提升视频分类精度：时空深度特征两级编码融合策略

本文主要探讨了"基于时空域深度特征两级编码融合的视频分类"这一主题。针对现有深度特征在视频分类任务中表现欠佳的问题，作者提出了一种创新的方法。这种方法首先通过两个深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNN）模型分别从空间和时间两个维度对视频帧进行深度特征提取，空间深度信息反映了帧内像素间的结构关系，而时间深度信息则捕捉了视频序列中的动态变化。 接着，文章采用了Fisher向量和局部聚合两种技术进行特征编码。Fisher向量是一种有效的表示方法，它能将高维特征空间中的数据转换为低维、紧凑的特征表示，保留了原始数据的重要信息。局部聚合则是对邻域内的特征进行聚合，增强了特征的稳定性和鲁棒性。这种两级级联编码策略使得视频的表示更为高效且富有区分度。 在编码之后，时空域的联合深度特征被整合，成为分类的输入。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，被用来进行视频类别识别。通过这种方法，视频的时空特性得以充分利用，提高了分类的准确性。 实验部分在UCF101数据集上进行了验证。对比其他现有方法，该算法展现出显著的分类精度提升，这表明了在视频分类任务中，时空域深度特征的两级编码融合策略确实能够有效地提高性能。 这篇文章的核心贡献在于提出了一种结合深度学习、时空特征提取和多级编码融合的视频分类框架，优化了特征表示和分类过程，从而在实际应用中取得了优于传统方法的结果。这对于视频分析、计算机视觉等领域具有重要的理论和实践价值。