多模态融合与竞争力视频场景分割算法

"基于多模态融合和竞争力的视频场景分割算法 (2014年) - 武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2014年12月" 本文主要介绍了一种创新的视频场景分割算法，旨在解决视频分割中“语义鸿沟”问题，即底层特征与高层语义之间的不匹配。作者杨亭、丰洪才、金凯和赵杰雪提出了一个结合多模态融合和镜头间竞争力的方法，该方法能够综合处理视频帧中的图像、文本和音频等不同模态的数据。 首先，该算法对视频帧的不同模态进行特征提取，利用欧式距离和余弦距离计算同种模态数据之间的相似性。接着，通过典型相关分析法来评估不同模态数据之间的相关度。这些计算出的相似性和相关度随后被融合，用于确定镜头之间的相似度和相关度。 在确定了镜头间的相似度和相关度后，算法采用了镜头间竞争力的概念，分别对相似镜头和相关镜头进行场景分割。通过对相似镜头和相关镜头的分割结果取交集，可以得到最终的场景边界，从而实现对整个视频的精确场景分割。 实验结果显示，这种方法在场景分割任务上表现出色，查全率达到了82.19%，查准率则为86.7%。这表明该算法在处理视频场景分割时，既能有效检测到大多数场景边界，又能保持较高的准确性。 相较于仅依赖单一模态特征的分割方法，该算法考虑了多种模态信息，提高了识别的鲁棒性。尽管一些先前的工作如[LIN等]和[文献[2]]已经尝试结合多种特征，但并未充分考虑异构数据间的关联共生性，而本文的算法在这方面有所改进。另外，尽管其他如[文献[3-5]]的研究在特定类型的视频（如新闻、体育、广告）上取得了成功，但通用性不足。而本文提出的算法旨在提供一种更普遍适用的解决方案，以提高场景分割的效率、准确性和通用性。 该论文的贡献在于提出了一种新的视频场景分割策略，通过多模态融合和竞争力分析，提升了场景分割的性能，对于视频分析和检索领域具有重要的理论和应用价值。