视频多模态融合
多模态数据融合的方法与应用研究
多模态数据融合的方法与应用研究随着科技的不断进步与发展，我们生活中产生的数据愈发庞大多样化，例如文本、图像、音频、视频等。
这些不同类型的数据被称为多模态数据。
然而，多模态数据分别存在于不同的媒介中，对于我们进行综合分析和利用带来了一定的困难。
为了充分挖掘多模态数据的潜在信息，提高数据分析的效率和准确性，多模态数据融合方法应运而生。
多模态数据融合是指将来自不同媒介的多模态数据进行整合，以获得更全面、准确的信息。
在这个过程中，涉及到的问题包括数据的对齐、特征提取、融合算法等。
本文将介绍一些常见的多模态数据融合方法，并探讨其在各个应用领域中的研究与应用。
一、多模态数据融合方法1. 数据对齐多模态数据来自不同的媒介，存在着不同的表达方式和数据格式。
为了将它们融合在一起，首先需要进行数据对齐。
数据对齐的目标是将不同模态之间的数据映射到同一个空间中，以便于后续的处理和分析。
常用的数据对齐方法包括传统的基于几何形状和特征点匹配的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法。
2. 特征提取多模态数据中蕴含着丰富的信息，如何提取有用的特征是多模态数据分析的关键。
对于文本数据，可以通过自然语言处理技术提取词语、句子、主题等特征；对于图像数据，可以通过计算机视觉方法提取颜色、纹理、形状等特征；对于音频数据，可以通过音频信号处理技术提取频谱、音调、节奏等特征；对于视频数据，可以同时结合图像和音频的特征进行分析。
特征提取方法的选择应根据具体问题和任务灵活运用。
3. 融合算法特征提取之后，需要将不同模态的特征融合在一起，以便于综合分析。
常用的融合算法包括加权求和、级联融合、矩阵分解等。
加权求和是最简单直观的方法，根据特征的重要性对特征进行加权求和。
级联融合是将不同模态的特征串联起来，构成更高维的特征向量。
矩阵分解将多模态数据矩阵分解成低秩的子空间，从而捕捉数据中的共享信息。
二、多模态数据融合的应用研究1. 智能交通智能交通系统是一个涉及多个模态数据的复杂系统，包括车辆轨迹数据、摄像头视频数据、路况信息等。
多模态数据融合的综述
多模态数据融合的综述多模态数据融合是指将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和融合，以获得更全面、准确和丰富的数据表达。
随着物联网和人工智能的发展，多模态数据融合成为了一个重要的研究领域，并在许多应用领域中展现出巨大的潜力。
本文将综述多模态数据融合的基本概念、方法和应用，并以从简到繁、由浅入深的方式呈现，以帮助读者更好地理解和应用多模态数据融合技术。
一、多模态数据融合的基本概念多模态数据融合主要涉及到将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和融合，以增强数据的表达能力和对现实世界的理解。
传感器可以是视觉、听觉、触觉等多种形式，在不同领域中应用广泛。
数据源可以是图像、视频、语音、文本等多种形式，包含不同的语义和特征信息。
多模态数据融合旨在将这些不同类型和来源的数据进行整合和融合，以提高数据的可用性和准确性。
二、多模态数据融合的方法和技术多模态数据融合的方法和技术主要包括特征级融合、决策级融合和表示级融合三个层次。
1. 特征级融合：特征级融合是将来自不同传感器或数据源的特征进行整合和融合。
这些特征可以是低级特征（如颜色、纹理等）、高级特征（如形状、运动等）或语义特征（如对象识别、情感分析等）。
特征级融合常用的方法包括特征融合、特征选择和特征提取等。
2. 决策级融合：决策级融合是将来自不同传感器或数据源的决策进行整合和融合。
这些决策可以是分类结果、检测结果或预测结果等。
决策级融合常用的方法包括投票、权衡和模型融合等。
3. 表示级融合：表示级融合是将来自不同传感器或数据源的数据表示进行整合和融合。
这些数据表示可以是高维向量、矩阵或图像等。
表示级融合常用的方法包括线性变换、非线性变换和深度学习等。
三、多模态数据融合的应用领域多模态数据融合在许多应用领域中都有广泛的应用，包括情感分析、人机交互、智能监控和医学诊断等。
1. 情感分析：多模态数据融合可以通过融合多种信息，如语音、面部表情和身体动作等，来实现更准确和全面的情感分析。
基于多模态信息的视频动作识别
基于传统机器学习的模型
支持向量机（SVM）模型
基于SVM的分类器，利用手工特征进行分类。
随机森林（RF）模型
基于RF的分类器，利用手工特征进行分类。
贝叶斯网络（BN）模型
基于BN的分类器，利用手工特征进行分类。
集成学习模型
1 2
随机森林（RF）模型
将多个弱分类器组合成一个强分类器，提高分类 准确率。
晚期融合方法在分类阶段融合不同模态的信息， 虽然可以避免早期融合的缺点，但需要大量的标 注数据进行训练，且难以处理不相关的模态信息 。
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在提出一种新的多模态 信息融合方法，以提升视频动作
识别的性能。
方法概述
提出的方法将不同模态的信息进 行自适应融合，通过引入注意力 机制来自动确定各模态的权重， 从而避免了手动设定融合权重的
将音频中的语音转化为文本，获取 与动作相关的文本信息。
文本分析
对文本信息进行分析，提取与动作 相关的主题、情感等信息。
多，得到更加丰富的特 征表示。
模型融合
将不同模态的模型进行融合，提高模型的泛化能 力。
注意力机制
通过注意力机制，自动学习不同模态之间的权重 分配，实现多模态信息的有效融合。
• Wang L, Cui Z, Liu M, et al. A two-stream recurrent neural network for action recognition with sparse annotations[J]. arXiv preprint arXiv:1703.05454, 2017.
方法
单模态、双模态、多模态方法对比实验，模型训练过程分析等。
实验结果与分析
多模态数据融合技术研究及应用
多模态数据融合技术研究及应用随着互联网技术的不断发展，数据的规模和类型也在不断滚滚增长。
在这样的大数据时代中，挖掘数据价值成为了一项重要的任务。
而对于企业和政府机构来说，如何更好地整合和利用不同类型的数据成为了一个重要的课题。
多模态数据融合技术是一种解决方案，可以提高数据的分析和处理能力，为数据价值的挖掘提供更多的可能性。
本文将介绍多模态数据的概念、分类、融合技术、应用及未来发展。
一、多模态数据的概念和分类多模态数据是指同一对象或现象在不同时间、空间或角度下获得的不同类型或形态的数据。
这些数据可以是图像、文本、语音、视频等，通常通过不同的传感器或设备采集。
如图1所示，它展示了多模态数据的分类。
图1 多模态数据的分类根据数据类型的不同，可以将多模态数据分为以下几类：图像与文本：这类数据通常包括图片、文档、PDF等格式，经过自然语言处理和图像处理算法可以提取其中的信息。
图像与语音：这类数据一般为视频数据，包括语音、图像和时间等维度的数据。
语音与文本：包括转写和语音识别等过程，可用于通信、文本摘要和音乐识别等领域。
二、多模态数据融合技术多模态数据融合技术是指将多种类型的数据集成到一个系统中，再将数据进行分析、处理、评估、判断和输出结果。
多模态数据融合技术的主要目的是利用多模态数据的互补性来识别和研究问题，提高对问题的理解和解决能力。
数据融合可以分为直接融合和间接融合两种形式。
直接融合指将多模态数据拼接在一起进行处理，包括“联合算法”和“混合算法”等。
间接融合是指将不同模态的数据先进行分析，然后通过特征提取或转换算法将原始数据转化为相同的特征表示，再进行融合处理，包括“共享特征模型”和“多层神经网络”等。
三、多模态数据融合技术的应用多模态数据融合技术在许多领域都有着广泛的应用，如自动驾驶、语音识别、智能家居、社交网络、安保监控等。
自动驾驶：自动驾驶汽车需要不断地采集和处理许多数据，包括车速、方向盘转角、摄像头、GPS数据等，同时还需要建立车辆与环境之间的联系来避免交通事故。
基于多模态融合的视频语义概念检测
一
一
＝
｛ ” ， ， … ， ， … ， 啦。 ， ｝
虽然所 选择 的概念进 行查询 的语 义 ，不是 所有 的概 念探测 器是可
获得—个随机 的视 觉词典 的合奏 。算 法 的过程 包含三个步 骤如下 ： 被选择的关键帧Ｔ从列车数据构造的图像集 Ｉ ＝ ｆ Ｉ ｌ ’ Ｉ ， …， Ｉ 一， Ｉ ， Ｉ ． Ｉ ｝ 中选择， 然后从局部特征池 Ｒ ＝ ｒ ２ ， …， ， …， Ｙ Ｋ － Ｉ ， 中筛选被检测 的 关键帧点 ， 其中 ｒ Ｋ 是—个 １ ２ ８ 位的 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 描述 符。 对于任意的 Ｓ Ｉ Ｔ 点ｒ Ｆ Ｅ Ｒ ，通过 ｇ ｉ 映射并获得一个二维矢量 ｇ ｉ （ ｖ ） ，
科技创新与应用 ｌ ２ ０ １ ３ 年 第２ ８ 期
信 息 技 术
基 于 多模 态 融合 的视 频语 义概 念检 测 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ４ ４ ）
摘 要： 多个 内核的学习方法已被广泛用于在视 觉概念学习中。Ｂ ｏ Ｖ Ｗ 方法的 目的是利用可视化数据表使解决问题的时间效率 降低 ， 它是真正的人类感知 。在文章 中， 我们提 出了一种新的 多模 态融合的视频搜索方式 ， 搜 索方式是从一组不 同的知识来源， 探讨一个大组预定义的语义概念的多模态融合的权重计算的一种新方法。实验结果验证 了我们的方法， 优于现有的多模态融合
能够根据上述 方案的随机 视觉词典 产生—个 独立 的函数 ｇ ． － ， 而且整个过程是可伸缩的， 如果被添加到一个新的语义概念， 我们只需 要检测 Ｓ Ｉ Ｔ 点及其相应的关键帧和散列这些点使用多个内核学习， Ｆ 实 现动态扩展， 随机视觉词典。 基于上面生成 的随机的视 觉字典 ， 视 觉词语 的直方 图中提取 视频 关键帧作为特征向量。 对于在视觉字典视觉词 ｗ； 中的每—个 Ｗ ， 我们可 以估算 的视频关 键帧 的视觉 字 的地方 是在关 键 帧检测 的 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ点 的分 布， 其中ｒ ｋ 是一个 Ｓ Ｉ Ｔ 点ｋ Ｆ 。使用可视化字典 Ｌ ， 我们可以从任意一个 视频关键 帧的直方 图 Ｈ 一 ， Ｈ ｌ 中提取视觉 词 Ｌ 。 Ｓ Ｖ Ｍ模型训 练的基础上提取 的直方 图。 对于每—个语 义概念 ， Ｓ Ｖ Ｍ 模型的训练， 使每一个测试视频帧将得到分类结果。最后 ， 最高投票策 略用于整合的结果 ，并且被视为最终的语义概念检测结果具有最大的 语义概念 。
多模态融合技术综述
多模态融合技术综述1.引言1.1 概述概述：多模态融合技术是一种将不同类型的信息融合在一起，以获得更全面、准确和可靠的结果的技术。
它通过集成多种传感器（例如图像、语音、文本等），利用各种模态之间的互补优势，达到更好的数据表达和分析效果。
近年来，随着物联网、人工智能和大数据等技术的飞速发展，多模态融合技术已经在各个领域得到了广泛应用。
它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域具有重要的研究和应用价值。
在计算机视觉领域，多模态融合技术可以将图像和文本进行融合，实现更准确的图像分类和检索。
例如，通过将图像和相关的文本描述进行融合，可以提高图像搜索的准确性和效率。
在自然语言处理领域，多模态融合技术可以将文本和语音进行融合，实现更准确的自然语言理解和生成。
例如，通过将文本和语音的信息进行融合，可以提高语音识别和机器翻译的质量和效果。
此外，多模态融合技术还可以应用于智能交通、医疗诊断、智能家居等领域。
通过将不同传感器获取的信息进行融合，可以提供更全面、准确和精细化的服务和决策支持。
然而，多模态融合技术也面临一些挑战。
例如，不同模态之间的数据融合和表示方法的选择、模态间的异构性和不确定性、数据量的大和维度的高等问题都是需要解决的难题。
总的来说，多模态融合技术在各个领域具有广阔的应用前景，但还需要进一步研究和探索，以克服其中的挑战，实现更好的多模态智能分析和决策。
1.2文章结构1.2 文章结构本文总共分为三个主要部分，即引言、正文和结论。
每个部分的内容如下：1. 引言：1.1 概述：本部分将介绍多模态融合技术的定义和基本概念，引出本文的研究背景和意义。
1.2 文章结构：本部分将对整篇文章的结构进行说明，包括各个章节的主要内容和组织方式。
1.3 目的：本部分将阐述本文撰写的目的和意图，明确研究问题和探讨的重点。
2. 正文：2.1 多模态融合技术概述：本部分将详细介绍多模态融合技术的基本原理和方法，探讨其在多个领域中的应用情况，并总结已有研究成果和进展。
多模态数据融合技术的研究与应用
多模态数据融合技术的研究与应用随着人工智能技术的不断发展，多模态数据融合技术也在不断被研究和应用。
多模态数据是指来自不同感知源的数据，包括音频、图像、视频等。
多模态数据融合技术可以将这些数据通过自然语言处理、机器视觉和自然语言生成等技术进行融合和分析，从而更全面、全面地了解某个事物或情况。
一、多模态数据融合技术的研究多模态数据融合技术早在20世纪90年代就开始出现，但如果从深度学习的角度来看，多模态数据融合技术的研究要追溯到2014年。
Hinton等人提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的多模态学习框架，称为多模态囊（deep multimodal compModel），是多模态数据融合技术的重要里程碑之一。
之后，研究者们提出了许多不同的多模态数据融合技术，如多模态自编码器、多任务学习、跨模态神经网络等。
最近，研究者们将多模态数据融合技术推向了一个新的高度。
他们提出一种基于生成式对抗网络（GAN）的声音转换技术。
这种技术可以将一个人的语音转换为另一个人的语音，或者将语音转换为不同的音色、语速和情感。
这种技术的应用非常广泛，比如可以用来改善语音识别系统的准确性，或者用来制作音乐、广告等等。
二、多模态数据融合技术的应用多模态数据融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用，包括智能家居、智能交通、医学诊断、安防监控等等。
下面详细介绍其中几个应用场景。
1.智能家居随着智能家居的不断发展，多模态数据融合技术已经成为了一个重要的支撑技术。
通过将传感器数据、语音数据和图像数据等多种数据进行融合，智能家居系统可以更加全面地识别家中的各种情况，包括人员活动、家电设备的状态、室内环境等等，从而为用户提供更加智能化的家居体验。
2.智能交通多模态数据融合技术也可以帮助改善智能交通系统的效率和安全性。
通过将视频监控数据、雷达数据和语音数据等多种数据进行融合，智能交通系统可以更好地识别车辆和行人，并及时发出警报。
多模态数据融合综述
多模态数据融合综述多模态数据融合综述摘要：多模态数据融合是一种将来自不同传感器或不同数据源的信息进行有效整合的技术。
在当今信息爆炸的时代，多模态数据融合变得越来越重要。
本文将综述多模态数据融合的方法、应用领域以及存在的挑战和未来发展方向。
引言随着电子设备的普及和互联网的快速发展，人们可以通过各种传感器获取到不同类型的数据。
这些数据包括图像、音频、文本、视频等多种形式，为研究者提供了丰富的信息来源。
然而，每种类型的数据都有其特定的限制和缺点。
因此，如何将这些多模态数据整合起来，以提取更全面、准确的信息成为一个重要的研究方向。
一、多模态数据融合的方法1. 特征级融合：该方法将来自不同模态的特征组合成一个综合特征向量。
常见的方法有特征拼接、特征变换等。
2. 决策级融合：该方法将来自不同模态的决策结果进行整合。
例如，对多个模态的决策结果进行投票或加权求和等。
3. 模型级融合：该方法将来自不同模态的数据输入到一个集成模型中进行联合训练。
这种方法通常需要解决模态不平衡、权重设置等问题。
二、多模态数据融合的应用领域1. 图像与文本融合：在图像检索、文本描述生成等任务中，将图像和文本进行融合可以提供更准确、全面的结果。
2. 视频与音频融合：在视频分析、音频识别等任务中，通过将视频和音频进行融合可以提供更全面、准确的分析结果。
3. 生物医学数据融合：在医学影像、基因组学等领域，通过将多个生物医学数据进行融合可以提高诊断准确率和治疗效果。
三、多模态数据融合的挑战1. 数据异构性：不同模态的数据具有不同的表示形式、尺度和结构，如何将它们有效地整合在一起仍然是一个挑战。
2. 模态不平衡：某些模态的数据可能更容易获取或更具有信息量，这会导致模态不平衡的问题。
3. 权重设置：对于不同模态的数据，如何设置权重来平衡它们的贡献是一个难题。
四、多模态数据融合的未来发展方向1. 深度学习方法：近年来，深度学习在多模态数据融合中取得了显著的进展。
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帧(Farme):帧是视频数据流中的基本组成单元,每一帧均可看成一个独
立的图像。视频数据流就是由这些连续的图像帧构成的,在PAL视频格式中,视频采样率
为25帧/秒,在NTSC视频格式中,视频采样率为30帧/秒。
镜头(Shot):镜头是摄像机拍下的不间断的帧序列,是视频数据流进一步
结构化的基础结构层。
关键帧(KeyFarme):关键帧是可以用来代表镜头内容的图像。在切分出
镜头结构以后,关键帧就被用来表示各个镜头的底层特征,从而进行进一步的视频结构化。
在一个视频镜头中,一般关键帧的数目要远远小于镜头所包含的图像帧数目。
场景(Secne):语义上相关和时间上相邻的若干组镜头组成了一个场景,场景是视频所蕴涵的
高层抽象概念和语义表达。
组(Gmup ：组是介于视频镜头和语义场景之间的结构。例如:一段采访
录像,镜头在主持人与被采访者之间频繁切换,整个采访过程属于一个场景,而那些关于主
持人的所有镜头属于一组,关于被采访者的所有镜头属于另外一组。
视频镜头边缘检测
视频可以看作是一系列时间上相互依赖的图像帧组成的数据流。通常而言,在视频情节内容
发生变化时,会出现镜头切换,从一个镜头内容转移到另外一个镜头内容。
视频蕴涵有丰富的视觉、听觉和字幕信息,所以这些底层特征可以是颜色、纹理、形状、音
调和文本等,然后可以采用单模态分析方法,即只使用一种模态信息进行处理,或是采用多模
态分析方法,即同时使用两种或是两种以上的模态信息进行处理。基于这些提取的底层特征,
我们可以将视频片段索引到相关的语义概念上,例如,汽车、冰球、海滩、采访等场景。目前,
多数实验结果表明,多模态视频融合分析能够产生有效的视频索引,方便视频片段的分类。
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关
键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、
不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参
数摄动下，维持其它某些性能的特性
视频数据融合分析
实时地通过语义访问多模态视频数据库有着广泛的应用前景,这就需要人们关注视频片
段的自动索引。
视频数据分析方法是按照如下步骤进行的:首先,
从原始的视频数据流中提取一系列底层特征,因为视频蕴涵有丰富的视觉、听觉和字幕信息,
所以这些底层特征可以是颜色、纹理、形状、音调和文本等,然后可以采用单模态分析方法,
即只使用一种模态信息进行处理,或是采用多模态分析方法,即同时使用两种或是两种以上
的模态信息进行处理。基于这些提取的底层特征,我们可以将视频片段索引到相关的语义概
念上,例如,汽车、冰球、海滩、采访等场景。目前,多数实验结果表明,多模态视频融合
分析能够产生有效的视频索引,方便视频片段的分类。一种简单的多模态融
合分析方法是,分别对单个模态的数据进行处理分析,然后综合得到的分析结果。方法已经产
生了良好的实验结果,但是这些方法缺少扩展性和鲁棒性,而
且在理论上也存在着两个基本的问题:一是哪些模态信息对于视频融合分析最为有益?二是
如何选择性地融合这些最优的模态信息?
为了解决这两个问题,文献【23]中,作者使用pAC)和独立成分分析(Independentoc哪onent劫
alysis,I以)方法,完成对视频的融合分析。
他们提供了一个独立模态信息的分析方法,从原始的底层特征中提取了最优的模态信息。一
旦独立的模态信息被定义以后,研究的第二步就是如何选择一种最优的方法来融合这些模态
信息,以方便视频数据的后期处理,例如,视频镜头的分类。
假设我们得到的是真正的独立模态特征,并且每个模态特征都能为类别的预测提供准确
的后验概率,那么我们只要简单地使用产品合成规则(Prdouct一CombinatinoRule)就可以计
算特征信息与预测类别之间的相关概率。但是,上述两个条件在大多数视频数据的分析任务
中并不存在,所以,采用产品合成规则并不合适。
另外一个比较通用的融合方法是使用权重加和规则(Weihgtde一SumRul。),这种方法将各种
模态特征线性地融合在一起。权重加和规则的优点在于简单,但它线性的约束条件不允许这
种方法在高维复杂的模态信息中被使用,因此它不能在PCA和ICA提取的模态特征中挖掘相
互依赖的信息。
23中者最后使用超核融合(sPuer KemelFusoin)算法将那些独立的模态特征非线性地融合在一
起,其中线性融合将作为上述方法中的一种特殊情况。
这虽然PCA和ICA两种方法并不能保证在高维的模态信息中发现真正独立的模态特征。
所以,本文将采用支持向量聚类(uspportveoctrClusertnig,sVO的方法来完成独立模态特征的选
取,并通过基于统计的最大信息嫡(MxanilumEnir叩y,ME)方法来最优化地融合所提取的模态
信息。
我们使用isoMAP和支持向量机聚类(SVC)相结合的方法对原始的多模态特征进行分析,发现
其中的独立模态特征。
然后使用最大嫡(MxamiumEniorpy)模型对这些独立模态特征进行最优化融合。
第三章视频的多模态融合分析
利用视频的多模态特征,获取数据流中的语义信息已经成为研究热点。由于视频蕴涵有多种
内容丰富的模态信息,融合分析视频中的多模态特征将有助于我们对视频的语义理解。
传统的视频多模态融合分析大多是基于先验知识的,它们缺乏足够的理论来
解决两个基本的问题
一是哪些模态信息对于视频融合分析最为有益?
二是如何选择性地融合这些最优的模态信息?
我们使用isoMAP和支持向量机聚类(SVC)相结合的方法对原始的多模态特征进行分析,发现
其中的独立模态特征。
多模态特 视频可以从视觉、听觉和文本等通道中提取多模态特征。视频的视觉特征包括图像的颜色特征、
纹理特征、镜头运动和人脸特征等,听觉特征包括有音调特征、重要停顿等,文本特征则包括有转录文本、视
频字幕等。
多模态的识别
而是使用基于ISOMAP非线性降维和支持向量机聚类SVC来对原始特征进行降维和独立模态
数目D的发现。
独立模态发现
该算法用于将m维多模态特征转换成K个独立的模态。假设我们在空间X中给定一组m维
的点集(每个数据点表示一个训练样本),那么,独立模态发现算法就是把空间X分割成K个子
空间,每个子空间可以看作一个独立的模态。
从视频数据中提取的多模态原始特征可以看作是在高维空间X中一些数据点。由于原
始多模态特征的维数很大,我们必须采用一个有效的维数约减算法来避免维数灾难问题。
SIOMoP可以对高维数据进行非线性降维,同时还保留了经典的维数约减算法中的主要优点。
SIOMAP保证覆盖了高维原始特征空间中的所有真实维数和JL何结构,因此,SIOMAP更加适合
对高维视频多模态原始特征进行维数约减。
通过sIOMAP对高维原始特征空间X进行维数约减得到新的特征空间y,但是空间y
的维数仍然较高,所以,我们还可以通过支持向量机聚类算法(SVC)对空间Y进行分割,
得到K个维数更小的相对独立的空间。
然后（其中包含有审计融合，加权融合）使用最大嫡(MxamiumEniorpy)模型对这些独立模态
特征进行最优化融合。
多模态的融合
得到了D个不同的模态,并且己经为每一个模态训练了一个单独的分类器,那么现在的任务就
是选择一种合适的方法对这D个分类器的结果进行融合。
基于最大嫡的多模态分析
出了一种基于最大嫡模型对视频进行多模态融合分析的算法。该算法针对不同的
模态,用最大嫡原理发掘不同模态之间的相关性,并对此进行最优化融合。
视频多模态原始特征》》》》独立模态》》》模态1 2。。K》》》》》多模态融合》》》多模态融合分类器
实验分析
原始的多模态特征集 小于 isomap 略小于采用 独立模态特征集 小于 当ISomap在采用向
量聚类
首先,针对视频的多模态特征,本文提出了一种新的视频多模态融合分析机制,用于完
成对视频镜头的检测和分类,主要包含以下几个新特点:
提出了一种全新的独立模态发现算法。用流型算法(SIOMAP)对从视频镜头中提
取的多模态高维特征向量进行非线性降维,然后使用支持向量机(S叩portVe以。
Clusertnig,SVC)对降维后的特征向量进行聚类,发现有效的独立模态。
.提出了一种基于最大嫡模型对视频进行多模态融合分析的算法。该算法针对不同的
模态,用最大嫡原理发掘不同模态之间的相关性,并对此进行最优化融合。
在第四章中,我们提出了一种基于转录文本的视频语义自动标注算法。人们通常使用手
工方式对视频数据进行文本标注,以支持基于语义的视频管理与检索。随着视频数据库的不
断增大,手工标注费时费力以及主观偏差的缺点越来越明显。在新闻类视频具有相对应的转
录文本的前提下,我们结合视频的时序信息,提出了一种全新的视频语义自动标注算法,加
深了对视频数据的语义理解。该算法首先通过视频融合分析对视频镜头进行检测和分类,根
据启发式规则将视频分割成视频故事单元,然后结合视频的时序信息和相关的转录文本,利
用统计模型自动选取最能够表达视频数据的若干关键字作为标注信息。