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針對計算機對視頻進行自動標注和描述準確率不高的問題，提出一種基于多特征融合的深度視頻自然語言描述的方法。該方法提取視頻幀序列的空間特征、運動特征、視頻特征，進行特征的融合，使用融合的特征訓練基于長短期記憶（ LSTM）的自然語言描述模型。通過不同的特征組合訓練多個自然語言描述模型，在測試時再進行后期融合，即先選擇一個模型獲取當前輸入的多個可能的輸出，再使用其他模型計算當前輸出的概率，對這些輸出的概率進行加權求和，取概率最高的作為輸出。此方法中的特征融合的方法包括前期融合：特征的拼接、不同特征對齊加權求和；后期融合：不同特征模型輸出的概率的加權融合，使用前期融合的特征對已生成的LSTM模型進行微調。在標準測試集MSVD上進行實驗，結果表明：融合不同類型的特征方法能夠獲得更高評測分值的提升；相同類型的特征融合的評測結果不會高于單個特征的分值；使用特征對預訓練好的模型進行微調的方法效果較差。其中使用前期融合與后期融合相結合的方法生成的視頻自然語言描述得到的METEOR評測分值為0.302，比目前查到的最高值高1. 34%，表明該方法可以提升視頻自動描述的準確性。
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