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针对视频图像大数据的快速增长，如何从视频中快速检索出敏感信息急待解决。本文提出了一种基于镜头边界的相似系数关键帧提取算法以获取视频关键帧，并设计基于深度学习的分类模型进行分类。最后通过实验对比选取最好的分类模型。
随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数式的增长，伴随着移动互联网的浪潮，我们真正进入了大数据时代。于此同时，视频作为网络数据的重要组成部分，其数目也在飞速增长，如何管理这些视频信息，已成为很棘手的问题。视频检索技术的出现使得我们能提取视频关键信息，而深度学习的出现使得我们能对视频中敏感信息进行高效准确的分类，从而能得到敏感信息。
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