基于轻量级神经网络的暴力视频分类方法研究

随着视频类自媒体平台的迅速发展，视频内容的安全性审核需求急速增加。为提高视频内容审核的便捷性和准确性，提出结合轻量级神经网络和长短时记忆网络的暴力视频分类方法。借助轻量级神经网络提取视频帧的视觉特征，使用长短时记忆网络对视频帧之间的时序特征将进行提取，引入时空注意力机制提高视频分类准确率。实验结果表明，所提出的方法不仅在模型上表现出轻量性，而且还能提高视频分类的准确性。