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中国科学:信息科学2020年第50卷第6期:877–891
大数据分析专题论文
基于长短时预测一致性的大规模视频语义识别算法
1,21,21,21,21,2*
王铮翁泽佳王锐陈静静姜育刚
1.复旦大学计算机学院,上海201203
2.上海市智能信息处理重点实验室,上海200433
*通信作者.E-mail:ygj@
收稿日期:2020–01–17;接受日期:2020–03–13;网络出版日期:2020–06–10
国家重点研发计划重点专项(批准号:2018YFB1004300)资助项目
摘要片段视频语义识别旨在识别视频中短小片段的语义概念是视频分析的一项重要任务由于片
段视频的数量巨大且缺乏可参考的网络标签片段视频的标记十分困难通常只能对部分片段视频进
行标记如何利用有限的语义标签提高片段视频语义识别的准确率是一项关键挑战因此本文提出了
一种基于长短时预测一致性的视频语义识别算法该算法通过引入完整视频语义与片段视频语义一
致性的约束对片段视频语义识别结果进行筛选以此提高片段视频语义识别的准确率本文提出的
算法在大规模视频数据集的片段视频语义识别任务上达到了的平均均值准确率
识别精度在第三届比赛中排名第二
关键词大规模视频语义识别片段视频语义识别语义一致性特征聚合预测可靠性
引言
在信息技术高速发展的时代背景下大数据已经成为推动创新型国家建设的重要战略资源视频
数据是大数据的主要组成成分占据了的互联网流量与其他数据相比视频数据具有体量大、
内容丰富、标注稀疏等特点这也为视频数据分析带来了诸多挑战因此作为视频分析的重要任务
视频语义识别一直以来都是计算机视觉领域和多媒体领域的研究热点
近年来深度学习方法的运用大幅地推动了视频分析技术能力的提升其带来的直接影响是视频
语义分析的结果越来越准确也间接带动了用于测评的视频数据规模的扩大这两方面的提升是相辅
相成的大规模的视频数据集为训练更优的视频语义识别模型提供了充足的训练样本这对于依靠数
据驱动的深度学习模型是十分必要的而越来越准确的视频语义分析结果反过来推动了视频数据集的
1)CiscoStudyReveals80%oftheWorld’sInternetTrafficWillBeVideoBy2019.2020.https://www.purposefulfilms.
com/cisco-study-reveals-80-of-the-worlds-internet-traffic-will-be-video-by-2019/.
引用格式王铮翁泽佳王锐等基于长短时预测一致性的大规模视频语义识别算法中国科学信息科学
⃝《中国科学》杂志社
王铮等:基于长短时预测一致性的大规模视频语义识别算法
表近十年发布的视频语义识别数据集列表
Alistofvideosemanticrecognitiondatasetsinrecenttenyears
DatasetYear#Videos#LabelsDurationVideo-segmentlabel
Hollywood22009366912Long
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