基于深度学习和迁移学习的体育视频分类研究

摘要： 随着信息技术的飞速发展,数字内容呈现爆炸式增长的趋势。
体育视频分类对于服务器中的数字内容存档具有相当重要的意义,因此利用深度神经网络(DNN),并结合卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)实现对15种体育类别的准确分类。
为了使训练出的基于运动动作进行分类的模型具有更高的准确性,从YouTube中搜集体育视频并将这些体育视频制作成数据集。 （共5页）