探讨了在人工智能技术(AI)视域下短视频图像自动化识别(Automated Image Recognition in Short Videos)的现状与未来发展趋势。以近年来短视频行业的蓬勃发展为背景,综述了人工智能领域的核心技术,包括深度学习(Deep Learning)和卷积神...探讨了在人工智能技术(AI)视域下短视频图像自动化识别(Automated Image Recognition in Short Videos)的现状与未来发展趋势。以近年来短视频行业的蓬勃发展为背景,综述了人工智能领域的核心技术,包括深度学习(Deep Learning)和卷积神经网络(CNNS)。研究发现,短视频图像识别主要基于图像特征提取与分类算法,且与传统技术相比,现代算法在特征表达能力上有显著提升。同时,图像感知与理解被确认为提高用户体验的关键因素,感知过程中的情感分析以及语义感知与数智分析技术,为用户情感和内容互动提供了更深入的认知支持。展开更多
文摘探讨了在人工智能技术(AI)视域下短视频图像自动化识别(Automated Image Recognition in Short Videos)的现状与未来发展趋势。以近年来短视频行业的蓬勃发展为背景,综述了人工智能领域的核心技术,包括深度学习(Deep Learning)和卷积神经网络(CNNS)。研究发现,短视频图像识别主要基于图像特征提取与分类算法,且与传统技术相比,现代算法在特征表达能力上有显著提升。同时,图像感知与理解被确认为提高用户体验的关键因素,感知过程中的情感分析以及语义感知与数智分析技术,为用户情感和内容互动提供了更深入的认知支持。
