基于LSTM深度学习网络的视频类型分类算法matlab仿真

1.前言

视频类型分类是计算机视觉与多媒体分析领域的核心任务，旨在通过算法自动识别视频的语义类别（如动作片、喜剧、纪录片、动画片等）。该任务的核心挑战在于：视频是时空混合的动态序列数据，既包含单帧内的空间视觉信息（如场景、人物、物体），又包含帧间的时序依赖关系（如动作变化、情节推进）。例如，动作片的帧间运动剧烈且时序变化快，纪录片的场景切换平缓，喜剧片则可能存在重复的幽默场景模式。        传统方法（如基于手工特征的 SVM 分类、基于帧统计特征的机器学习方法）难以捕捉复杂的时序依赖，而深度学习中的循环神经网络（RNN）虽能处理序列数据，但存在 “长程依赖遗忘” 问题 —— 当序列过长时，早期信息会逐渐丢失，无法学习视频中跨长时间跨度的关联。        长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为RNN的改进模型，通过特殊的 “门控机制” 解决了长程依赖问题，能够自适应地保留或遗忘时序信息，因此成为视频类型分类的理想选择。

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

Nframe = 1.5/(1/Vcat.FrameRate); % "5"是要显示的视频时长（秒），计算对应帧数
RFrames=zeros(224,224,3,Vcat.NumFrames,'uint8');
WFrames=zeros(224,224,3,Vman.NumFrames,'uint8');
for i=1:Vcat.NumFrames  % 循环读取cat视频的所有帧
    i 
    % 读取一帧并调整尺寸为224x224（ResNet-18要求的输入尺寸）
    RFrames(:,:,:,i)=imresize(readFrame(Vcat),[224 224]);
end
for i=1:Vman.NumFrames  % 循环读取man视频的所有帧
    i
    % 读取一帧并调整尺寸为224x224
    WFrames(:,:,:,i)=imresize(readFrame(Vman),[224 224]);
end
% 使用ResNet-18的'pool5'层提取特征，输出为列向量，数据类型为single
R=single(activations(netCNN,RFrames,'pool5','OutputAs','columns'));
W=single(activations(netCNN,WFrames,'pool5','OutputAs','columns'));
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5.算法理论概述

LSTM的核心优势在于其设计的 “细胞状态”（Cell State）和 “门控单元”（Gates），能够在处理长序列时选择性保留关键信息、过滤冗余信息。LSTM通过这4个步骤实现时序信息的迭代更新，其核心是细胞状态Ct​的 “平滑流动”：相比RNN的隐藏状态直接覆盖，LSTM的细胞状态通过 “遗忘 - 更新 - 输出” 的门控机制实现渐进式调整，从而有效保留长程依赖。        

例如，在处理视频时，LSTM能通过遗忘门保留 “解说词出现时的场景特征”，通过输入门更新 “新场景的画面信息”，最终通过隐藏状态ht​捕捉 “解说-场景” 的周期性关联。        

视频类型分类的前提是将原始视频转化为LSTM可处理的时序特征序列。由于视频包含 “空间信息”（单帧内的视觉内容）和 “时序信息”（帧间的动态变化），需通过 **“空间特征提取→时序序列构建”** 的两步预处理流程，将视频转化为LSTM的输入x1​,x2​,...,xT​（T为序列长度）。