视频人物社交关系图生成：深度理解与应用探索

在当前社交媒体飞速发展的背景下，视频人物社交关系图的生成与应用已经成为媒体智能领域的重要研究课题。随着技术的进步，传统的视频理解技术虽然在提供“所得即所见”的基本信息（例如，识别视频中的行为和人物）方面表现出色，但在深入挖掘深层语义线索，尤其是人物关系与故事情节方面尚存不足。社交关系作为理解视频内容的关键元素，对于构建全面且精确的剧情解读至关重要。 近年来，研究者们在图像和视频社交关系识别方面取得了显著成果，如PIPA (Zhang et al., 2015)、PISC (Li et al., 2017)专注于图像社交关系，而MovieGraphs (Vicente et al., 2018) 和 ViSR (Li et al., 2019) 则拓展到了视频社交关系的分析。这些研究主要集中在利用时空关联线索（如 Liu et al., 2019, CVPR'2019）来推测人物之间的关系，以及借助文本语义信息（Xu et al., 2021, ACM TOMM）来补充视觉线索，增强关联识别的准确性。 然而，现有方法在处理社交关系的全局性和相互印证作用方面存在局限性。社交关系具有传递性，意味着通过关系的相互佐证可以揭示更深层次的信息。因此，Wu et al. (2021, ACM MMM) 提出了一种整体思路，即在整合短期多模态线索的基础上，采用层次化的图神经网络（Hierarchical-cumulative GCN）生成全局社交网络。这种方法分为两个模块：帧级别图卷积网络（Frame-level Graph Convolution Network, Fr-GCN）用于捕捉即时的社交交互，而全局图神经网络则负责整合所有信息，形成一个连贯的社交关系图，从而实现对视频中人物行为和关系的全面理解。 通过视频人物社交关系图的生成与应用，不仅能够提升媒体内容的检索和描述精度，还有助于增强故事叙述的连贯性和情感深度，从而推动了诸如视频内容分析、情感理解、剧情预测等多个领域的技术创新。这种结合了时空线索、文本语义和图神经网络的技术革新，预示着未来媒体智能将更加注重理解和解析复杂的社会动态，为用户提供更为丰富和个性化的体验。