ty -jour a2 -reisslein，martin au -zhang，chen au -hu，bin au -suo -suo，yucong au -zou，zhiqiang au -ji -yimu py -yimu py -2020 da -2020/09-2020/09 ti-大型视频检索通过深层本地卷积功能SP -7862894 VL -2020 AB-在本文中，我们研究了图像到视频检索的挑战，该检索使用查询图像从大量视频中搜索相关帧。提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的新型框架，以执行大规模的视频检索，其存储成本低和较高的搜索效率。我们的框架由键框提取算法和功能聚合策略组成。具体而言，键框提取算法利用了聚类的想法，因此在视频数据中删除了冗余信息，并且存储成本大大降低。该功能聚合策略采用平均汇总来编码深层的局部卷积特征，然后进行粗到细节检索，这允许在大型视频数据库中快速检索。在两个公开可用数据集上进行的广泛实验的结果表明，所提出的方法可实现较高的效率以及超过其他最先进的视觉搜索方法的准确性。SN -1687-5680 UR -https：//doi.org/10.1155/2020/7862894 do -10.1155/2020/7862894 JF -Multimedia PB -Hindawi KW -er- ER-