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作者
唐胜高科顾晓光颜成钢张勇东
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单位
中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室
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摘要
大数据环境下,如何对高并发的视频数据进行实时地分析处理,是一个亟待解决的科学问题。本文介绍了面向互联网视频内容监管的高通量视频内容分析技术,着重对其中的四个主要关键技术(基于众核的视频高速解码和视频特征提取、基于分布式系统的高维索引和语义识别)的研究现状和发展趋势进行了综述和总结,并介绍了作者在这四个主要关键技术研究的最新成果,主要包括面向众核处理器的并行环路滤波、高鲁棒性和高并行度的局部特征提取与挖掘、分布式高维索引、面向大数据的集成学习方法,以充分发挥多粒度并行硬件平台的高并行计算能力,为互联网视频内容监管、视频搜索等重要应用提供关键技术支撑。
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关键词
大数据高通量视频内容分析大规模并行处理
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目(61173054,61271428,61303159)；国家863项目(2014AA015202)；国家科技支撑计划项目(2012BAH06B01,2012BAH39B02)；
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文章目录
引言
1 基于众核的视频高速解码
2 高鲁棒性和高并行度的视觉特征提取
3 基于分布式系统的高维特征索引
4 基于分布式系统的视频语义识别
5 总结与展望
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引用格式
唐胜,高科,顾晓光,颜成钢,张勇东.高通量视频内容分析技术[J].工程研究-跨学科视野中的工程,2014,6(03):294-306.
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工程研究——跨学科视野中的工程 
2014年第03期 
