Abstract:
งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการจำแนกวิดีโอ ด้วยเทคนิคแบบจำลองคอนโวลูชันสองมิติ และการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับ โดยทั่วไปการจำแนกวิดีโอที่มีประสิทธิภาพสูง ถูกนำเสนอโดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบลึก อย่างไรก็ตามจากการเพิ่มขึ้นของจำนวนวิดีโอในปัจจุบัน การเรียนรู้ของแบบจำลองเพื่อจำแนกวิดีโอจำเป็นต้องใช้ประสิทธิภาพในการประมวลผลสูง งานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีการเรียนรู้ด้วยแบบจำลองคอนโวลูชันสองมิติโดยใช้การซ้อนทับกันของภาพฉาก และการจัดกลุ่มของภาพฉากด้วยแผนที่จัดระเบียบด้วยตนเองก่อนนำไปสร้างแบบจำลองจำแนกประเภทรายการ โดยการสร้างแบบจำลองประเภทรายการถูกนำเสนอใน 4 รูปแบบ ประกอบด้วย การออกเสียง การคำนวณค่าความวุ่นวาย การเรียนรู้ด้วยแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม การเรียนรู้ด้วยหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว อีกทั้งยังประเมินจำนวนภาพฉากสำหรับการประมวลผลในการจัดกลุ่มโดยเปรียบเทียบระหว่างระยะเวลาการเรียนรู้และความแม่นยำ วิธีการในงานวิจัยนี้ถูกนำเสนอด้วยประเมินจากการเรียนรู้ด้วยชุดข้อมูลวิดีโอจำนวน 18 ประเภท 912 วิดีโอ จากรายการโทรทัศน์ ในการประเมินด้วยการประเมินผลแบบไขว้ จำนวน 5 โฟลด์ วิธีการในงานวิจัยนี้มีความแม่นยำเฉลี่ยร้อยละ 71.98 และใช้เวลาในการเรียนรู้โดยเฉลี่ยประมาณ 40 นาที นอกจากนี้ยังเปรียบเทียบกับการเรียนรู้ด้วยแบบจำลองอื่นๆ อาทิ แบบจำลองคอนโวลูชันสามมิติ และแบบจำลองคอนโวลูชันร่วมกับหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว รวมถึงประเมินผลกับชุดข้อมูลพื้นฐาน Hollywood2 ซึ่งการเรียนรู้มีความแม่นยำเฉลี่ยร้อยละ 93.72
