【摘 要】
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随着在线视频数据量的与日俱增,广大用户检索、浏览、查询以及管理视频数据都变得耗时耗力。视频摘要作为一种浓缩视频内容的关键技术,目的是提升用户浏览、查询、检索等的效率并增强用户体验。本文从信息引导的角度,分别针对单视频摘要和多视频摘要两种不同的形式展开研究。首先,针对现有基于序列模型的单视频摘要算法无法充分捕捉序列内部具有判别性的信息,不能在分布一致性上尽可能地贴合用户摘要的需求的不足,提出了一种基
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随着在线视频数据量的与日俱增,广大用户检索、浏览、查询以及管理视频数据都变得耗时耗力。视频摘要作为一种浓缩视频内容的关键技术,目的是提升用户浏览、查询、检索等的效率并增强用户体验。本文从信息引导的角度,分别针对单视频摘要和多视频摘要两种不同的形式展开研究。首先,针对现有基于序列模型的单视频摘要算法无法充分捕捉序列内部具有判别性的信息,不能在分布一致性上尽可能地贴合用户摘要的需求的不足,提出了一种基于注意力信息引导的分布一致性视频摘要算法。通过采用编码器自注意力和基于注意力机制的解码器,构成深度注意力机制,对序列内和序列间具有帧间视觉判别性的信息进行强化,并引入分布一致性策略设计损失函数,优化了摘要质量。其次,针对现有基于传统机器学习等技术的多视频摘要算法在深入挖掘到多视频数据潜在的多样化信息方面的不足,提出了一种基于跨模态融合信息引导的自编码器多视频摘要算法。针对多视频,构建了视觉文本融合模态信息引导模型,利用融合信息引导视觉特征,同时借助引导后的特征信息作为重要性约束训练稀疏自编码器,提取多视频摘要关键帧。上述所提两种算法分别在单视频数据集Sum Me和TVSum以及多视频数据集MVS1K上作了大量对比实验,并与一些主流算法进行了性能分析和对比,其评价结果验证了本文所提两种摘要算法的可行性和有效性。
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