视频语义检索可视化分析
基于语义的视频检索技术综述
基于语义的视频检索技术综述作者：杨洋来源：《软件导刊》2015年第12期摘要：随着网络技术的发展，越来越多的人选择在互联网上观看各类视频信息。
在如此庞大的视频信息库面前，如何精准地搜索到用户需要的视频信息成为科研人员关注的课题。
目前流行的视频检索系统中，时常会出现检索出来的内容与用户需求不相符的现象。
针对用户与机器的这种“语义鸿沟”现象，综合国内外研究成果，阐述了基于语义的视频检索发展现状，介绍了几种基于语义的视频检索技术，对语义视频检索的发展前景作了展望。
关键词：语义；视频检索；关键帧；语义鸿沟DOIDOI：10.11907/rjdk.1511295中图分类号：TP302文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）0120031020 引言在大数据技术逐渐成熟的宏观环境下，如何合理有效地存储和搜索视频信息成为时下学术界的研究热点之一。
当前用户对搜索引擎的体验是：在搜索中需要一定的技巧，否则很难得到一个满意的结果。
比如，搜索“天空中翱翔的鸟”，得到的可能是视频检索系统通过切分语句匹配标签得到的搜索结果，可能呈现出来的并不是语义中表达的一只在天空中翱翔的鸟儿，很有可能是一部动漫或者一首歌曲，这种搜索结果势必产生一些歧义。
造成这种现象的原因是现有的视频检索技术大多没有基于语义，即人和计算机对于一句话的理解存在着差异，也就是所谓的“语义鸿沟”。
解决这种“语义鸿沟”的办法是依靠相关的语义视频检索技术。
基于语义的视频检索技术，研究的主要内容是如何获得视频的高层语义信息，如何高效率以及高精确度地对其语义信息进行检索[1]。
这种方法的关键是将人脑所想的内容中的高层语义提取出来，即对视频内容加以分析和理解，使计算机能够检索到人的思维所表达的正确语义。
1 研究现状1.1 视频检索系统例证由IBM公司开发研制的QBIC系统，是基于视频内容检索的一个典型系统。
由美国哥伦比亚大学开发的Visual Seek，是基于图像的空间信息原理进行检索；Video Q 视频检索系统基于用户的视觉特征和时空关系原理检索。
电视直播中的视频内容识别与分析
电视直播中的视频内容识别与分析随着电视直播技术的快速发展，观众们和媒体公司的需求日益增长，电视直播中的视频内容识别与分析成为一个备受关注的领域。
一、电视直播中的视频内容识别电视直播的视频内容识别是一项复杂的技术，需要运用多种算法来实现。
在电视直播中，视频内容识别主要分为两种：基于文字识别和基于图像识别。
基于文字识别的方法主要是依靠OCR技术（光学字符识别技术），通过自动扫描和识别直播画面中的文字信息，从而准确地识别出文字内容。
传统OCR技术无法将所有图像中的文字正确识别出来，因此需要引入深度学习算法，增强算法的准确性。
基于图像识别的方法主要是依靠视觉特征分析和分类技术，从画面中提取关键特征，并根据事先训练好的分类模型对提取出的特征进行识别和分类。
这种方法的优点是可以对非结构化的视觉信息进行有效处理。
二、电视直播中的视频内容分析视频内容分析主要分为两个方面：人物识别和画面分析。
人物识别主要是通过算法自动检测出观众、主持人、嘉宾等画面中的人物，并进行人脸识别、性别识别、年龄识别等操作。
该技术的应用范围非常广泛，包括直播节目发布、广告投放、用户画像分析等方面。
画面分析主要是通过图像分析技术对直播画面中的物品、场景、颜色等元素进行自动分析和识别。
这项技术的应用范围也非常广泛，包括广告定向投放、推荐系统、直播内容管理等方面。
三、电视直播中的视频内容识别与分析的应用电视直播中的视频内容识别与分析技术具有广泛的应用价值，包括以下几个方面：1. 直播节目内容管理。
通过对直播画面中的文字、场景、色彩等信息进行识别和分析，及时发现和消除违规内容，为用户呈现更加健康、正面的节目。
2. 用户画像分析。
通过对观众画面进行分析，了解用户的喜好、消费倾向等，为广告定向投放和推荐系统提供更加精准的数据支持。
3. 直播内容推荐。
通过对直播画面中的元素、关键词进行自动分析，为用户推荐合适的直播节目，提高用户体验和成效。
4. 直播广告投放。
视频内容分析与检索系统设计与实现
视频内容分析与检索系统设计与实现摘要：随着网络视频的快速发展，设计和实现一种高效的视频内容分析与检索系统变得越来越重要。
本文将介绍一个视频内容分析与检索系统的设计与实现过程。
首先，我们将讨论系统的需求分析和功能设计，然后详细描述系统的架构和模块设计。
接着，我们将介绍视频内容分析的关键技术，并阐述系统中的视频特征提取、目标检测与跟踪、视频内容分类等模块的实现方法。
最后，我们将讨论系统的性能评估和未来的发展方向。
一、引言随着移动互联网和在线视频平台的迅猛发展，海量的视频数据被不断地产生和上传。
这些视频数据的内容往往是无结构、无标签的，因此如何高效地检索和分析视频内容成为了一个重要的研究课题。
视频内容分析与检索系统的设计与实现具有很大的实际应用价值。
二、系统需求分析与功能设计在设计视频内容分析与检索系统之前，我们首先需要对系统进行需求分析。
系统的主要功能包括视频内容的检索、目标检测与跟踪、视频内容分类等。
根据用户需求，系统还应具备直观的用户界面和友好的交互方式。
三、系统架构和模块设计系统的架构采用分布式的设计方案，包括前端用户界面、视频服务器、数据库服务器和分布式计算服务器等。
前端用户界面负责接收用户输入的查询请求，并将查询结果显示给用户。
视频服务器用于存储和管理海量的视频数据。
数据库服务器负责存储视频的元数据和索引信息。
分布式计算服务器用于处理视频内容分析的各个模块。
四、视频特征提取视频特征提取是视频内容分析的基础。
本系统采用多种特征提取方法，包括颜色直方图、文本特征、运动特征等。
在特征提取的过程中，我们需要解决视频帧间关联性的问题，以及提高特征的表达能力和鲁棒性。
五、目标检测与跟踪目标检测与跟踪是视频内容分析中的关键环节。
本系统采用深度学习的方法进行目标检测与跟踪，通过构建卷积神经网络模型，实现对视频中目标物体的准确检测和跟踪。
六、视频内容分类视频内容分类是根据视频内容特征将视频归类的过程。
本系统采用机器学习的方法进行视频内容分类，通过构建分类器模型，实现对视频的自动分类。
基于语义的视频检索-09
事件检索框架
Textual Query
Visual Exmaple Query
Query Pre-processing & Analysis
HLF-based Retrieval
Concept-based Retrieval
Text-concept Mapping
Example-concept Mapping
帧
• 关键帧提取
场景N
镜头
镜头
图像的底层特征
• 颜色
－ RGB_Moment － HSV_Hist
• 边缘
－ Edge_Hist
• 纹理
－ Gabor
• 关键点 － Sift
视觉系统的结构
图像落到视网膜以后, 经过五类不同细胞（总数达1 亿左右）的复杂加工, 然后通过视神经纤维经过一次 神经交换，到达侧膝体， 最后投射到初级视皮层
应用－视频摘要
• 以静态的关键帧组或动态的视频缩略的形式对视 频做精简的表达
应用－智能视频监控
• 例：进出人数统计
应用－异常事件检测
• 例：放下物体和奔跑
应用－同源视频检测
• 版权保护
应用－按图例查询
• 寻找与图例相似的图片或视频镜头
应用－基于语义的检索
• 例：寻找有3个或3个以上人坐在桌边的镜头
办公室、会议、船、飞机、天空、山脉 …..
• 文字检索：同义词扩展、计算查询词与概 念间的相似性、形成带有权值的查询词组
找到有飞机起飞的镜头
• 图例检索：查询视频在概念上的投影作为 权值，对检索结果进行加权
• 多模态检索结果融合
TRECVID 国际评测
• 视频检索领域中的国际性权威评测，由美 国国家标准技术研究所组织实施。美国国 家标准技术研究所向世界各国的大学和公 司的参评者发布标准测试数据，参评者用 这些标准测试数据测试自己开发的算法和 软件，在规定时间以前提交自己的运行结 果，然后由美国国家标准技术研究所提供 标准答案并对各结果进行评价。
从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590Published Online August 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.98178From Video to Semantic: VideoSemantic Analysis TechnologyBased on Knowledge GraphLiqiong Deng*, Jixiang Wu, Li ZhangAir Force Communication NCO Academy, Dalian LiaoningReceived: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019AbstractVideo understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic.KeywordsKnowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis从视频到语义：基于知识图谱的视频语义分析技术邓莉琼*，吴吉祥，张丽空军通信士官学校，辽宁大连收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日*通讯作者。
数字视频中的语义提取分析与研究的开题报告
数字视频中的语义提取分析与研究的开题报告一、选题背景及意义随着数字视频的快速发展，数字视频中的数据量不断增大，导致视频处理和分析变得异常困难。
无论是如何从视频中获取语义信息，都需要研究和发展符合需求的技术。
视频语义提取主要是指将数字视频中的图像信息转化为描述视频内容的语义信息，以便进行各种视频处理和分析。
为了实现视频语义提取，需要进行更深层次的分析和研究，从中发掘和提取出更多图像和语义信息。
因此，探索数字视频中的语义提取技术是非常重要的，并具有重要的研究意义。
二、研究内容及方法针对数字视频中的语义提取技术，本研究将探讨以下内容：1. 首先，对于数字视频中的语义提取技术进行分类和概述，并对每种技术的优点和不足进行分析。
2. 基于纹理特征、颜色统计和卷积神经网络等技术方法，对数字视频中的语义提取进行探讨和分析。
3. 然后，通过对视频分析和处理中的方法进行研究，对特殊情况进行分析，从而提高数字视频中的语义提取效率。
4. 最后，针对上述的研究内容，本研究将结合实验进行验证，并进行实际应用和测试。
三、预期成果及意义本研究预期的成果包括：1. 对当前数字视频中语义提取技术进行了全面的梳理和分类，为后续研究提供了完整的研究框架。
2.在数字视频语义提取方面，本研究探索并实验了几种不同的方案，得出不同方案的优缺点，为优化语义提取技术提供了有价值的结果。
3. 结合实际应用和测试的结果，对一些特定情况进行了深入分析和探讨，为提高数字视频中的语义提取效率提供了有价值的实战经验。
本研究的意义在于：优化数字视频中的语义提取技术，为多媒体应用和数据挖掘等领域融合提供更好的数据模型，提升数字视频的应用价值和智能化程度。
基于潜在语义分析的视频检索
万方数据２视频特征提取主要使用视频帧的颜色和纹理特征来构造视频河典。
２，１赢色特征提取传统的ＲＧＢ颜色空间的可分辨色差是非线性的，而且和人的视觉特性相差较大，相反，ＨＳＶ颜色模型具有较好的线性伸缩性且比较接近人的视觉特性，其可感知的色差与颜色分鼍的对应样值的Ｅｕｃｌｉｄ距离成比例，因此这种模型比ＲＧＢ颜色模型更容易被接受。
由于人的眼睛对颜色的分辨力存在很大局限性，因此必须对颜色空问进行适当的量化，从而减少特征计算时的计算每，提高椅索速度和效率。
将ｈ、ｓ、ｖ３个分量按人的颜色感知进行非等问隔的量化，根据对颜色模型的大量分析和计算，可把色调ｈ分成１６份，饱和度ｓ和亮度ｖ分别分成４份，并摇色彩的不同范围进行量化，量化后的色调、饱和度和亮度值分别表示为Ｈ、Ｓ、Ｖ。
由于亮度分量ｖ对彩色检索的贡献不是很大，因此将该分量忽略掉，用一维向量ＨｘＳ，即６４Ｘｌ维向量来表示视频的颜色特征。
２．２纹理特征纹理通常定义为图像的某神局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量，可用来对图像中的空间信息进行一定程度的定量描述。
纹理谢龟的方法有很多种，例如：白相关函数，功率谱，正交变换，灰度级共生矩阵，灰度级行程长，灰度级差分，滤波模板，相对极值密度，离散马尔可夫随机场模型，自回归模型，同时自回归模型，随机Ｍｏｓａｉｃ模型等”Ｊ，采取灰度级共生矩阵法进行视频帧纹理的计算，利用以下６个特征量表，沿着０。
、４５。
、９０。
和１３５。
４个角度方向来表示纹理特征。
极大概率：一＝ｍａｘＰ（ｉ，，，ｒ，０）【４）能量：，２＝∑∑眦肌口）２‘’’熵：厶＝∑∑Ｐ《｛，如Ｏ）ｌｏｇＰ（ｉ，ｎ８）∞’对比度：，４＝∑Ｅ（ｊ—Ｊ）２ｍ从口）‘＂相关：＾＝ＺＥ（ｉ－－Ｕｘ）（』－ｖｙ）Ｐ（ｆ一，），ｔ口。
‘８’一致性：＾＝莩军等等㈣其中，Ｐ（ｉ，Ｊ，ｒ，∞＝Ｐ（ｆ，矗ｒ，口）／Ｒ为灰度共生矩阵中第（１’，）元素；ｅ（ｉ，＾ｒ’臼）为分别具有灰度为ｉ和』，两像素同时出现的频数；Ｒ为可能提供的最多像素对数目，分别为∥，、Ⅳｖ、仃，、盯。
基于潜在语义分析的视频检索
法来寻找该语义结构 ，并且用语义结构来表 示词和文 本，这
的 “ 词汇” ，Ⅳ 为视频序列 中的上下文关系，Ａ 表示 中的
“ 汇”ｉ Ⅳ 中出现 的次数 。 词 在 ｊ Ｓｅ２利 用矩 阵的奇异值分解方法对矩 阵 Ａ进行变换 。 ｔｐ 设Ａ ＝ ， 中 Ｕ ｗ Ｉ 其 ｕ ｌ， ＿ ｄａ （ ， ２… ， ） ｉｇ Ｉ ， ， ≥ ≥… ： ≥０，Ｌ ｍ ｎＭ，） ＝ ｉ（ Ⅳ 。通过上述 的奇异值分解 ， 得到了矩 阵 Ａ的 Ｌ个奇异值 ，其 中的 ｋ 个为非零值 ，由矩阵 论的知识 可知，矩 阵 Ａ可 以用下 式来近似表示 ：
了潜在语义分析技术 ，进行 了视频颜色和纹理特征提取研究 ，实验结果表明 ，潜在语义 分析对 于视频 内容检索 效果较好 。 关健词 ：基于内容的视频检索 ；潜在语义分析 ；奇 异值分解
Ｖｉ ｅ ｔ ｉ ｖ ｌ ｓ ｄ ｏ ｔ ｎ ｅ ａ ｔ ａ ｙ ｉ ｄ ｏ Ｒｅ ｒ ｅ ａ Ｂａ ｅ ｎ Ｌａ ｅ ｔＳ ｍ ｎ ｉ Ａｎ ｌ ｓｓ ｃ
ｂ ｓ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｖ １ Ｔｈ ａ ｅ ｉｃ ｓ ｅ ｅ ｍａ ｎ ｉ ｅ ｆｌｔ ｎ ｅ ａ ｔ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓｔ ｅ ｍｅｈ ｏ ｏ ｅ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃ ｉ ． ｅｒ ｓ ｌ ａ ｅ ｏ ｔ ｎ ｔ ｅ ａ ． ｅ ｐ ｐ ｒｄ ｓ ｕ ｓ ｓ ｔ ｉ ｄ ａ ｏ ｅ ｔｓ ｍ ｎ ｉ ａ ａｙｓｓａ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｔ ｏｄ ｃ ｌ ｒｔ ｘ ｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｒ ｉ ｈ ａ ｃ ｈ ｏｎ Ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｐ ｏ ｅ ａｅ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｌ ｓｓｐ ｒｏ ｍｓｐ ｅ ｅ ａ ｌ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｅ ｉ ｅ ｅ ｒ ｖ １ ｒ ｖ ｓｌｔ ｎ ｍａ ｔｃ ａ ａ ｙ ｉ ｅ ｆ ｒ ｒ ｆ ｒ ｂ ｅ ｉ ｏ ｔ ｎ ｓ ｄ ｖ ｄ ｏ ｒ ｔ ｅ ａ ． ｓ ｂ ｉ
基于深度学习的视频语义分析研究
基于深度学习的视频语义分析研究随着现代科技的不断发展，视频成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
视频作为一种视听媒介，具有直接、生动、传神的表现形式，被广泛应用于社交媒体、教育、广告等领域。
如今，人们所拍摄的视频数据量日益增加，同时视频的质量也逐渐提高，这就给视频语义分析带来了更高的要求。
视频语义分析是指通过对视频内部进行深度学习算法的应用，来识别、解析和分析其内容信息的技术。
随着深度学习技术的不断成熟，越来越多的研究者将其应用于视频语义分析领域。
本文将探讨基于深度学习的视频语义分析研究。
一、深度学习在视频语义分析领域的应用深度学习是一种人工神经网络技术，可以通过对数据进行多次传递和处理来进行模式识别。
这种技术已经广泛应用于图像、视频、音频等多媒体处理的领域。
深度学习算法的模型可以自动学习数据的特征并进行归纳和分类，具有很好的算法鲁棒性和泛化性能，尤其对于大规模数据集的处理更能发挥出优势。
在视频语义分析领域，基于深度学习算法的视频语义分析已经成为了最流行的技术之一。
深度学习模型可以对每一帧图像进行处理，进行特征提取、目标检测、行为识别等相关任务。
同时，深度学习算法可以从历史数据中自动学习模型，从而更加准确、快速地分析视频数据。
二、基于深度学习的视频语义分析模型基于深度学习的视频语义分析模型和传统的视频分析技术有很大的不同。
基于深度学习的视频语义分析可以将每一帧图像视为单独的图像，并在这些图像的基础上进行建模。
因此，该技术需要对视频的每一帧进行处理，使用之前的帧作为上下文，以获取更好的检测和分析结果。
基于深度学习的视频语义分析模型通常分为两类：端到端模型和帧级模型。
端到端模型是指直接使用视频数据进行训练，无需额外的特征提取步骤。
该模型能够对视频进行连续跟踪和检测，并且具有很强的泛化能力。
此类模型常见的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短时记忆网络（LSTM）等。
帧级模型则更加注重每一帧图像的特征提取和分类。
基于语义分析的新闻视频检索系统的设计
基于语义分析的新闻视频检索系统的设计
随着新闻视频越来越普及，基于语义分析的新闻视频检索系统成为用户获得相关新闻信息的主要途径，因此对这种系统的设计尤为重要。
首先，这种系统的主要功能是对新闻视频进行关键词标签的提取和语义分析，依据用户的查询词语，快速定位到相关的新闻视频。
因此，系统的核心模块应该是语义分析模块。
该模块需要考虑动态的自然语言处理技术，例如意图识别、关键词提取等，同时需要通过大量的训练数据，完善分类模型，提高分类准确性。
在检索时，需要结合用户历史搜索行为，提高召回率和精确度。
其次，系统的用户界面应该友好且易于操作，能够快速定位和播放相关新闻视频。
在设计过程中要尽可能减少用户的操作，利用系统推荐算法为用户提供更加精确的推荐结果。
另外，在用户对搜索结果进行评价的过程中，通过聚合用户反馈结果，实现对搜索结果的优化和数量级评估。
最后，在系统的开发过程中，需要充分考虑系统的可扩展性和稳定性。
如何有效存储大量的视频数据，并实现快速的搜索结果返回，是系统设计需要考虑的关键问题之一。
对于流量、存储等基础设施的应对，系统需要制定相应的优化方案，保证系统的稳定性和拓展性。
总的来说，基于语义分析的新闻视频检索系统的设计需要深入研究自然语言处理技术和关键词提取算法，通过大量数据训练
和分类模型，保障系统的准确性和精确度。
同时，设计用户友好界面、实现算法优化方案，保障系统的可扩展性和稳定性。
只有在数据、算法、用户体验三个方面的全面考虑，才能设计出高效、实用的新闻视频检索系统。
短视频时代如何提高内容的可视化水平
短视频时代如何提高内容的可视化水平在这个短视频盛行的时代，内容的可视化水平成为了吸引观众、传递信息的关键。
那么，如何才能提高短视频内容的可视化水平呢？首先，我们要明确什么是可视化。
简单来说，可视化就是将抽象的、复杂的信息以直观、易懂的图像、视频等形式呈现出来，让观众能够快速理解和接受。
对于短视频而言，可视化不仅仅是画面的清晰和美观，更是如何通过画面、音效、文字等元素的组合，有效地传达核心信息，引发观众的情感共鸣。
一个好的短视频，其画面质量是至关重要的。
清晰、稳定、色彩鲜艳的画面能够第一时间抓住观众的眼球。
这就要求我们在拍摄时，要注意光线的运用，选择合适的拍摄设备和角度。
如果条件允许，使用专业的摄影器材当然是最好的，但即使是用手机拍摄，只要掌握好光线和角度，也能拍出不错的效果。
比如，在光线充足的环境下拍摄，避免逆光导致主体过暗；运用不同的拍摄角度，如俯拍、仰拍、侧拍等，来展现事物的不同特点。
除了画面质量，画面的构图也不容忽视。
合理的构图可以让画面更加有层次感和美感。
常见的构图方法有对称构图、三分法构图、引导线构图等。
对称构图能够给人一种平衡、稳定的感觉；三分法构图则将画面分为九宫格，将主体放在交叉点或线上，使画面更加协调；引导线构图则利用线条引导观众的视线，突出主体。
在拍摄时，可以根据拍摄的主题和场景选择合适的构图方法。
音效也是提高短视频可视化水平的重要因素之一。
合适的背景音乐和音效能够增强视频的氛围感和情感表达。
比如，拍摄一个温馨的家庭场景，可以选择轻松欢快的背景音乐；拍摄一个紧张刺激的冒险视频，可以选择节奏强烈的音效。
同时，要注意音效的音量和与画面的配合，不能让音效过于突兀或者盖过了主体声音。
文字在短视频中虽然不是主要元素，但运用得当也能起到画龙点睛的作用。
简洁明了的文字能够帮助观众更好地理解视频的主题和重点。
文字的字体、颜色、大小和出现的方式都要与视频的整体风格相匹配。
比如，对于一个轻松幽默的短视频，可以选择一些俏皮可爱的字体；对于一个正式严肃的视频，则要选择端庄大气的字体。
基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法
基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法随着短视频平台的快速发展，短视频数据的规模呈现爆炸式增长，短视频语义的自动识别和理解成为了短视频内容分析领域的一个研究热点。
因此，基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法应运而生。
隐含语义分析是一种常用的文本语义分析方法，它可以将文本转化成特征向量，并通过特征向量之间的相似度来衡量文本的相似性和语义含义。
在抖音短视频语义检测中，隐含语义分析可以充分利用短视频的文本、音频和视频等多模态特征，高效地实现短视频的语义识别和理解。
该方法主要分为以下几个步骤：1. 数据预处理数据预处理是隐含语义分析的重要组成部分，它的目的是将原始的短视频数据转化成可识别的向量表示。
首先，需要将短视频文本进行分词处理，提取出单词。
然后，通过词袋模型（Bag-of-Words）将每个视频的文本转化成一个向量，其中每个维度表示单词出现的频率。
对于音频和视频特征，可以通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习方法进行特征提取和降维处理。
2. 特征向量表示通过数据预处理，得到每个视频的文本、音频和视频三种特征的向量表示，可以将它们融合成一个综合的特征向量。
具体而言，可以通过主成分分析（PCA）等降维方法将三种特征的向量合并成一个维度更小的特征向量，以减少计算复杂度和存储负担。
3. 相似度计算计算短视频之间的相似度是隐含语义分析的核心任务，也是抖音短视频语义检测的关键步骤。
在这里，使用余弦相似度（Cosine Similarity）来计算短视频特征向量之间的相似度，和文本相似度度量中用的一样。
由于余弦相似度的分母是向量的模长，而隐含语义分析得到的特征向量是经过标准化处理的，因此分母为1，可以简化计算。
4. 结果评估得到视频相似度矩阵后，可以根据相似度大小进行聚类和分类等任务。
可以使用K-means算法将短视频聚类成不同的类别，或者使用分类算法对短视频内容进行分类。
综上所述，基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法可以有效地实现短视频的语义识别和理解，对于短视频内容分析、短视频推荐等应用具有重要的意义。
基于深度学习的视频语义分析与应用研究
基于深度学习的视频语义分析与应用研究随着人工智能技术的不断发展与深化，视频语义分析也逐渐被人们所重视。
相较于传统的视频内容识别技术，基于深度学习的视频语义分析技术在视频分析方面具有更强的优势，能够进行更为准确的、全面的分析，进一步满足人们的多样化需求。
一、深度学习在视频语义分析中的应用深度学习技术在视频语义分析中具有广泛的应用前景，能够准确地识别视频内容，实现图像处理和数据分析。
深度学习可以通过将视频片段转换为其数字表示形式来创建一个特定类型的网络，从而实现对视频的分析和情感判断。
在视频语义分析中，深度学习技术可以利用深度学习架构模型，自动识别视频中的对象、场景、情感等信息。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对视频图像进行卷积处理，提取出相应的特征。
此外，循环神经网络（RNN）也能够实现对视频的时间序列分析，对视频中动态变化的内容进行紧密关联的分类和标记。
二、深度学习在视频语义分析领域的应用案例（一）视频内容推荐利用深度学习技术在视频内容推荐方面具有重要的应用。
例如，可以将用户的个人兴趣与观看历史与视频详细信息相结合，使用机器学习算法来预测用户可能喜欢的视频，将其推荐给用户。
（二）视频情感分析通过深度学习技术，可以对视频的情感进行分析和分类。
通过监督学习的方法，训练神经网络模型对视频中的情感进行判断，如视频中的喜怒哀乐等情感。
这对于媒体研究、影视评论和电子商务等领域有着重要的应用价值。
（三）视频风格转换深度学习技术还可用于视频风格转换，这在视频剪辑和视频制作中具有很大的帮助。
例如，可以利用深度学习的卷积神经网络将一种视频风格转换为另一种，将标准的普通视频转化为更具有想象力和创意性的视频。
三、深度学习在视频语义分析中的挑战与未来发展深度学习技术在视频语义分析中的应用前景广阔，但是其中也存在一些挑战。
首先，由于视频的复杂性，需要处理大量的数据和多样化的场景。
同时，深度学习技术需要很多计算资源进行复杂算法的训练和实时处理，此过程需要强大的计算能力和存储空间。
短视频平台的数据可视化分析技术研究
短视频平台的数据可视化分析技术研究随着互联网的快速发展，短视频成为了人们生活中不可或缺的一部分。
短视频平台通过提供用户方便快捷的视频创作、编辑和分享功能，吸引了大量的用户关注。
然而，对于这些短视频平台来说，如何理解和利用海量的用户数据成为了一项重要的技术研究。
本文将探讨短视频平台的数据可视化分析技术，帮助平台了解用户行为、提高用户体验，并实现商业价值的最大化。
一、数据收集与处理技术为了进行数据可视化分析，短视频平台需要对用户行为进行全面、准确的数据收集与处理。
平台可以通过使用Web服务器日志、用户行为统计插件等手段来收集用户的访问、观看、点赞、评论等行为数据。
此外，为了确保数据的准确性，平台还需要进行数据清洗与处理，过滤噪声数据、填补缺失值等，以保证数据分析的可靠性。
二、数据可视化展示技术数据可视化是将抽象的数据转化为直观的图形形式，使得用户能够更直观、更深入地理解数据。
对于短视频平台而言，数据可视化技术可以帮助平台管理者了解用户在平台上的行为习惯、偏好等信息，为平台的发展提供决策依据。
通过使用柱状图、线图、饼图等图表形式，平台可以直观地展示用户的活跃度、用户增长情况、视频内容热度等指标。
三、用户行为分析技术数据可视化分析技术不仅可以展示数据，还可以通过对数据进行深入分析，帮助平台了解用户行为背后的规律和原因。
通过对用户行为进行可视化分析，平台可以把握用户的兴趣、需求、喜好等信息，从而为用户提供更加个性化的服务。
例如，通过分析用户的观看历史和点赞行为，平台可以为用户推荐符合其兴趣的视频内容，提高用户对平台的粘性。
四、用户画像构建技术为了更好地了解用户，短视频平台可以通过数据可视化分析技术构建用户画像。
通过对用户的行为数据进行分析和挖掘，平台可以为每个用户构建一个详细的画像，包括年龄、性别、地域、兴趣爱好等信息。
这样的用户画像可以帮助平台更好地理解用户需求，为用户提供更加个性化、精准的服务。
五、数据安全与隐私保护技术在进行数据可视化分析的过程中，短视频平台需要保障用户数据的安全性和隐私保护。
基于语义的视频检索综述
1131 概述工信部官网发布的统计公报显示,我国IPTV全网用户已达8673万户[1]。
运营商在进行管网升级改造的同时,也在积极的拓展大视频服务,基于视频的增值服务业务逐步获得终端客户的青睐。
但前行之路仍有挑战,海量的多媒体资源如何更高效,更经济的存储、检索,如何提升用户体验,如何发展行业视频应用,如何完成管道智能化转型,都亟待运营商去解锁。
基于语义的视频检索融合了图像处理、计算机视觉、图像理解等技术,根据视频内容的上下文关系,引入新的媒体数据表示和数据模型描述非结构化的视频内容,建立低层视觉特征与高层语义的映射,从而填补低层视觉特征与高层语义之间的“鸿沟”[2],具备高效分类,系统结构可靠以及人机界面友好等技术特点[3]。
基于语义的视频检索系统,可以接受自然语言指令,提供更精确的检索结果,运用该项技术可以帮助运营商加速管道智能化转型,快速提升用户体验。
2 基于语义的视频检索技术应用基于语义的视频检索技术具有广阔的应用前景,列举若干领域的应用。
2.1 智能化搜索应用目前的搜索引擎多是反馈通过标签匹配到的结果,人工标注后的视频信息,才有可能匹配。
用户体验差,对用户的操作水平要求也较高,不适合老人、儿童使用。
基于语义的视频检索系统,人们可以使用自然语言发出检索命令,通过视频的语义信息检索具有相同语义的视频,检索视频结果更接近用户期望,人机互动更人性化,搜索动作更简便,提升用户体验。
例如用户语音发出指令,搜索“葡萄酒”,基于语义的检索系统不但可以为用户搜索到以“葡萄酒”命名的视频,还能搜索到电影中人们饮用“葡萄酒”的视频片段,甚至可以根据“葡萄”种类对检索结果进行分类。
2.2 智慧化城市应用智慧化城市作为一个生态系统,感知是重要的部分[4],以视频监控为基础搭建的感知物联网是数据收集的重要节点,而如何对海量的监控数据进行存储、检索、分析成为当前技术研究的热点。
基于语义的视频检索技术,可以从海量视频信息中,获取人、车、物的非结构化信息,通过对信息的特征提取,自动化标注,实现对特定对象的快速、准确的检索、跟踪,结合百万物联网传感器数据,真正的实现“万物皆互联”[5]。
基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法
9科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2020.04.009基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法①赵楠 范书国* 甄琢 孟丹(沈阳师范大学 辽宁沈阳 110034)摘 要：随着短视频关注度的不断提高，抖音短视频已经成为当前时代热点。
针对于短视频、短文本，向量空间模型（VSM ）表示方法存在高维度、同义多义问题，导致难以准确度量文本相似度，该文提出了一种基于隐含语义分析的聚类方法，利用LSA将训练数据聚类成隐含语义主题，通过奇异值分解，将词向量和文档向量投射到一个低维空间，用层次聚类算法确定初始中心，然后聚类得到结果。
结论表明，短视频中的核心语义内容被成功保留下来，运用矩阵降维方法降低了计算量，冗余的相关性干扰得以解决，改变了视频语义检测的整体效果。
关键词：隐含语义 层次聚类 奇异值分解 矩阵降维中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1672-3791(2020)02(a)-0009-02随着互联网用户数量的不断增长，网络短视频的数量也在与日俱增。
因此，迫切地需要在数以万计的短视频中实现高速有效的检索。
视频数据内容包含复杂的含义，视频数据之间也存在着内在联系。
在视频图像中，图片特征与特征之间、视频片段与片段之间，视频语义与语义之间都存在着关联关系。
通过这些关联关系，语义检测的计算成本可以得到减少，提高搜索的质量。
视频语义之间的相关性有很重要的作用，视频语义内容之间会出现同义和多义等问题，这就是由于对视频语义的相关性忽略而引起的，会导致一系列缺陷。
现在对视频语义相关性的关注度和重视度不足，为此，需要深入学习和研究视频语义相关性方面的知识和课题，让相关性发挥重要作用，同时解决一系列不利的问题。
该文通过LSA(隐含语义分析)方法的理论指导，改进和丰富了抖音短视频内容检测中视频的主要数据特点，建立了根据视频语义内容创造的视频文档矩阵，说明了短视频的视频结构和相关性分析内容。
视频检索研究可视化分析
视频检索研究可视化分析徐彤阳;张国标【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)022【摘要】随着多媒体技术及计算机网络技术的发展,各种视频资料源源不断地产生,视频检索作为一种有效的视频管理手段,受到越来越多的关注.通过对视频检索研究进行可视化分析,揭示研究的力量分布以及研究热点和研究前沿,为相关研究提供依据.利用知识可视化软件(CiteSpace),对Web of Science核心合集中收录的4633篇视频检索研究论文绘制知识图谱,分别对相关文献的发表时间、研究力量分布、该领域的知识基础、热点和研究前沿进行了分析.结果显示,近年来视频检索研究受阻发展缓慢,研究力量主要集中在美国和中国,研究内容主要涉及:视频内容分析、视频检索的应用研究和视频检索系统搭建和优化.%With the development of multimedia technology and computer network technology, all kinds of video data are continuously produced. Video retrieval, as a kind of effective means of video management, is paid more and more atten-tion. This paper studies on video retrieval visualization analysis. The study reveals the power distribution and research focus and research front, provides a basis for the relevant study. In this paper, using the knowledge visualization software (CiteSpace), included in the web of science core collection of 4, 633 video retrieval research papers, knowledge mapping of related literature published time, research power distribution, knowledge base of the field, hot spots and research front are analyzed. The resultsshow that the research of video retrieval is blocked and developed slowly in recent years. Research strength mainly concentrates in the United States and China. The research content mainly involves:video content analysis, the application of video retrieval and video retrieval system set up and optimization.【总页数】9页(P190-197,257)【作者】徐彤阳;张国标【作者单位】山西财经大学信息管理学院,太原 030006;中国科学院文献情报中心,北京 100190;山西财经大学信息管理学院,太原 030006【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于内容的视频检索技术在多媒体视频检索中的研究 [J], 邢国军;陈亚峰2.基于图像比对的视频检索算法的研究与实现 [J], 陈思;方振3.视频检索相关性判断的影响因素:基于PLS路径分析的实证研究 [J], 王志红;曹树金4.基于深度学习的视频检索方法研究 [J], 薛继伟;刘济尘;刘显德;李冰5.视频检索技术的关键问题研究 [J], 祁冰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法
基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法随着社交媒体的快速发展，短视频平台如抖音也逐渐成为人们获取信息和娱乐的重要途径。
随之而来的问题是，如何对海量的短视频进行内容检测，以保护用户的合法权益和维护社交平台的良好秩序。
基于此，本文提出一种基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法，旨在有效识别短视频内容中的有害信息。
我们需要理解什么是隐含语义分析。
隐含语义分析（LSA）是一种文本分析技术，通过对文本数据进行结构分析和语义建模，从而发现隐藏在文本背后的语义关系。
在抖音短视频中，每一条视频都有一个对应的文本描述，通过对这些文本描述进行隐含语义分析，可以更好地理解和把握短视频内容。
具体地，我们可以按照以下步骤进行抖音短视频的语义检测。
通过分析抖音短视频的数据集，抽取其中的文本描述作为输入。
接着，利用自然语言处理技术，对文本进行分词、去除停用词等处理，以减少噪声干扰。
然后，利用词向量模型，将每个词表示为一个低维度的向量，用以捕捉词之间的语义关系。
常见的词向量模型有Word2Vec、GloVe等。
接下来，使用特征选择方法（如卡方检验、信息增益等），选择最具有代表性的词向量作为特征。
然后，构建语义模型，将特征表示为向量形式，以便后续的语义分析。
在构建语义模型时，可以使用LSA、主题模型（如LDA）等方法。
通过比较已标记的有害视频样本和未标记的短视频样本之间的语义相似度，来判断短视频是否包含有害信息。
为了验证该方法的有效性，我们可以收集一批已标记的有害视频样本，并将其与未标记的短视频样本进行比对。
通过计算它们之间的语义相似度，可以得到一个阈值，用来判断抖音短视频是否具有有害信息。
值得注意的是，由于短视频的特殊性，有些有害信息可能不仅仅在文本描述中体现，还可能存在于视频的图像或音频内容中。
在进一步的研究中，可以尝试结合图像和音频处理技术，构建多模态的抖音短视频语义检测方法，以提高检测的准确性和鲁棒性。
本文提出了一种基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法。
视频搜索结果分析及其可视化方法研究与应用的开题报告
视频搜索结果分析及其可视化方法研究与应用的开题报告一、研究背景随着互联网技术的快速发展，视频资源的数量呈现井喷式增长。
人们在日常生活中获取信息的方式也从传统的文字阅读转变为视听信息的获取，这使得视频搜索成为了一个十分重要的领域。
但是，由于视频资源具有时效性和多样性，以及视频本身的信息量大和难以建模等特点，视频搜索和分析技术仍存在很多挑战和问题。
因此，本研究主要致力于视频搜索结果分析及其可视化方法的研究与应用，旨在提高视频搜索的效率和准确性，解决现有视频搜索技术存在的问题，为用户提供更好的视频搜索体验。
二、研究目的本研究旨在：（1）分析现有视频搜索技术存在的问题；（2）研究视频搜索结果的分析方法，包括对视频元数据的分析和对视频内容的分析；（3）研究视频搜索结果的可视化方法，包括可视化展示视频搜索结果和用户对搜索结果的反馈信息；（4）开发一个视频搜索结果分析和可视化系统，验证研究方法的有效性和可行性。
三、研究内容（1）视频搜索技术的现状和问题分析本研究将分析当前视频搜索技术的发展现状和面临的挑战与问题，包括视频搜索结果的准确性、搜索速度、资源丰富性、用户体验等方面的问题，并提出解决问题的思路。
（2）视频搜索结果的分析方法在视频搜索结果的分析中，本研究将从两个方面出发：视频元数据的分析和视频内容的分析。
视频元数据是指关于视频的基本信息，如标题、标签、发布日期等，这些信息对视频搜索结果的评价和筛选起到了至关重要的作用。
本研究将分析视频元数据的重要性，提出基于元数据的可行性分析方法，以对搜索结果进行筛选和优化。
视频内容分析是指对视频中存在的物体、场景、行为、情感等进行分析和解释。
本研究将运用计算机视觉、机器学习等技术，提出视频内容分析方法，以提高视频搜索结果的准确性和速度。
（3）视频搜索结果的可视化方法在视频搜索结果的可视化中，本研究将从可视化展示搜索结果和用户反馈信息两个方面出发。
本研究将设计并开发一个视频搜索结果可视化系统，并提出基于用户反馈信息的搜索结果优化方法，以提高用户搜索体验。