文章摘要:随着智能手机和5G网络的普及，短视频已经成为碎片时间获取知识的主要途径，针对短视频数据集不足和分类精度较低等问题，提出双流程分类方法，实现短视频的快速高效分类。首先，构建A-VGG-3D网络，即带有注意力机制的VGG网络提取特征、优化的3DCNN网络进行短视频分类。其次，通过增加人脸判别和镜头判别辅助流程对传统视频分类方案进行优化，有效解决了视频内容、形式多样化分类问题。最后，构建当下流行的生活场景短视频数据集，实验采用UCF101数据集和本文数据集进行训练与测试，与C3D、2DCNN、2DCNN+LSTM等方法进行对比。结果表明所提模型的分类准确率提升了9.7%，并具有较强的普适性。

文章关键词:3DCNN,分类方案,短视频,生活场景,深度学习,注意力机制,VGG,

论文作者:张瑷涵 刘翔 石蕴玉 刘思齐 

作者单位:上海工程技术大学电子电气工程学院 

论文DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0061913

论文分类号: TP391.41;TP18

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