杭州曼孚科技有限公司，是一家集視頻標注x5aa5c9n、圖片轉(zhuǎn)文字為一體的綜合型現(xiàn)代化企業(yè)，為廣大客戶奉獻專業(yè)、高品質(zhì)的人工智能標注專營機構(gòu)。

   杭州曼孚科技有限公司致力于通過人工智能標注的不斷創(chuàng)新和運用，努力創(chuàng)建業(yè)內(nèi)更加高品質(zhì)的詳情請咨詢商家服務。杭州曼孚在任重道遠的前進征途上，真誠歡迎廣大用戶及合作伙伴與我們一起攜手同進，共創(chuàng)輝煌。 延伸拓展 詳情介紹：3.語音標注是人工智能領(lǐng)域的輔助工作，即：將聽到的一段語音，按照自己聽到的內(nèi)容，手動識別為中文文字，不能少字漏字語句錯亂！提出一種基于Spark計算框架的海量視頻語義標注方法。將存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）上的海量視頻部署到若干計算節(jié)點上，依據(jù)分形特征實現(xiàn)鏡頭快速分割。提取樣本關(guān)鍵幀的顏色、紋理和分形特征向量，進行元學習策略訓練，進而形成視覺詞典。根據(jù)視覺詞典對檢測視頻內(nèi)容進行分析，產(chǎn)生一系列能表征視頻內(nèi)容的視覺單詞語音標注。根據(jù)重要程度，通過馬爾科夫鏈按重要程度對視頻的視覺單詞進行排序，并將排列結(jié)果作為該視頻的標注。最后，從檢測正確率、平均運行時間和擴展效能方面與傳統(tǒng)分布式計算模型進行了對比。上述方法在數(shù)據(jù)量不大、實時性要求不高的情況下，能取得不錯的效果。但對于海量視頻，有限資源無法支持大規(guī)模運算，這些方法的應用受到制約。近年來，新興大數(shù)據(jù)技術(shù)為海量視頻標注提供了一條有效途徑，不但解決了大容量視頻數(shù)據(jù)的存儲問題，而且，分布式計算也有利于語音標注語義的快速分析。其代表性工具Spark是UCBerkeleyAMPlab開源的并行計算框架，在機器學習處理方面具有獨特優(yōu)勢，特別適合解決多次迭代的視頻分析問題。因此，本文提出基于Spark的視頻標注方法，利用其強計算能力，通過顏色、紋理、分形三重特征表征一類實體，進而采用元學習策略進行訓練及預測。相對于傳統(tǒng)分布式方法，該方法在語音標注效能方面有較大提升。

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