基于多维度和多模态信息的视频描述方法.docx

视频描述技术是当前人工智能领域的热点，它涉及到计算机视觉和自然语言处理两个关键领域，旨在将视频内容转换成人类可理解的自然语言描述。随着大数据、计算能力及机器学习模型的不断进步，视频描述的研究得到了广泛关注，尤其在视频检索、视频标注、行为识别、人机交互和视频内容讲解等方面具有广泛应用。 传统视频描述方法主要基于模板，如SVO和SOVP结构，这些方法虽然能生成语法正确的描述，但受限于预定义的模板和视觉类别，导致生成的句子形式和内容僵化，缺乏灵活性和多样性。相比之下，基于深度学习的方法利用循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM），通过CNN提取图像特征，然后进行编码和解码，生成语言描述。然而，这种方法的视觉特征单一，描述不丰富，且未充分考虑视频的时空动态和场景上下文。 为解决这些问题，一些研究引入了递归编码器和注意力机制，结合预训练的深度卷积神经网络（CNN）来提取关键帧的视觉特征，随后输入LSTM进行编码。另一些研究则探索了多模态融合，结合音频特征来增强描述的丰富性。尽管这些方法有所进步，但它们往往忽视了视频中的静态、动态和语义信息，以及物体、背景和时空维度的关系。 针对上述挑战，本文提出了一种改进的视频描述方法，其核心贡献包括： 1) **多源域预训练模型**：利用多个预训练模型从视频的不同维度（如物体、背景和时空动态）提取静态、动态和语义信息，以提高语言描述的准确性。 2) **多模态信息融合**：对视频的关键帧进行语言描述，并整合视觉模态和语言模态的信息，以增加模型生成语言的多样性。 在实现过程中，本文的方法分为编码和解码两个阶段。编码阶段中，首先对输入视频进行预处理，提取图像模态和视频模态的特征。接着，2D CNN用于处理静态图像，3D CNN用于处理动态视频片段。为了充分利用关键帧的语义信息，借鉴现有方法提取关键帧的语义，并通过多层LSTM进行编码。解码阶段，利用LSTM对编码后的信息进行解码，生成视频的自然语言描述。 实验在微软视频描述（MSVD）和微软视频到文本研究（MSR-VTT）数据集上进行，通过多种评估指标验证了该方法的有效性，显示出了较好的性能。 本文的方法致力于克服基于深度学习的视频描述方法的局限性，通过多维度和多模态信息的融合，提高了视频描述的准确性和多样性，为视频理解与自然语言生成的研究提供了新的视角和思路。