基于字幕、音频与视觉的视频情感识别方法研究

本文是一篇关于"基于字幕语义学、音频和视觉特征的视频情感识别"的学术论文，由李超、程崢和韩俊伟三位作者共同完成，发表在中国科技论文在线上。他们的研究着重于Affective Computing领域，这是一个关注人类情感计算和理解的子领域，旨在通过技术手段解析并分析媒体中的情绪内容，以满足用户对于个性化、精准视频推荐的需求。 论文的背景是，随着多媒体技术的发展，视频内容的情感分析变得越来越重要，因为它能够帮助分类和筛选出用户真正感兴趣的视频。为了实现这一目标，作者提出了一个创新的视频情感识别框架。该框架的核心在于结合视频字幕文本特征提取、音频特征和视觉内容中的深层语义信息。 首先，论文的作者们专注于从视频字幕中提取高级对话式语义特征，这涉及到自然语言处理技术，包括对字幕文本的深度理解和解析，以捕捉其中蕴含的情绪线索。这种做法考虑到了观众观看视频时可能依赖字幕来理解情节，因此字幕的情感内容对于情感识别至关重要。 其次，音频特征同样被纳入研究，因为声音是表达情感的重要载体。论文可能会探讨如何利用声调、说话速度、语音情感识别算法等来提取音频中的情绪信号。音频特征的融合有助于提高情感识别的准确性。 视觉特征部分则涉及计算机视觉技术，可能包括面部表情识别、肢体动作分析、场景理解等。这些视觉信号可以揭示人物的情绪状态，从而为整体的情感判断提供强有力的支持。 最后，整个框架的集成是关键，它将这三个维度的信息有效地融合在一起，通过机器学习或深度学习算法进行模型训练，以实现对视频情感的准确识别。论文还可能讨论了实验设计、数据集的选择以及性能评估方法，以便验证其方法的有效性和鲁棒性。 总结来说，这篇论文对视频情感识别技术进行了深入探讨，特别强调了字幕、音频和视觉信息的协同作用，对于提高媒体内容的个性化推荐以及理解用户的情感需求具有重要的理论和实践价值。通过阅读这篇论文，读者可以了解到如何在现代信息技术背景下，通过智能化的方式挖掘和解读视频中的复杂情感内涵。