【摘 要】
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现如今社会,海量的信息每时每刻都在产生,这其中包括了各种各样的图片、视频和文本信息,我们统称为多媒体信息,同时处理这些信息的技术我们称为多模态技术。随着各式各样的传感器和设备的普及和日益增长的文化需求,我们很难准确和全方面获取我们需要的消息,这其中尤其以视频数据为主。为此大量的专家和学者开启了对于相关工作的研究,希望能处理和高效理解视频内容。利用计算机自动地理解视频的内容,有助于更好的对视频进行分
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现如今社会,海量的信息每时每刻都在产生,这其中包括了各种各样的图片、视频和文本信息,我们统称为多媒体信息,同时处理这些信息的技术我们称为多模态技术。随着各式各样的传感器和设备的普及和日益增长的文化需求,我们很难准确和全方面获取我们需要的消息,这其中尤其以视频数据为主。为此大量的专家和学者开启了对于相关工作的研究,希望能处理和高效理解视频内容。利用计算机自动地理解视频的内容,有助于更好的对视频进行分类和检索。但是,视频中可能存在多个物体和复杂的场景,简单的通过分类或者目标检测无法代表视频的全部信息,所以理解视频内容的一种高效有用的方式就是将视频转化为自然语言描述。视频描述生成也会对盲人理解所处环境有着很大的帮助。视频描述任务是一门有趣并且实用的综合性研究,它需要计算机视觉和自然语言处理两个领域的结合。视频描述任务的基本目的是生成自然并且可读的语言。但是现实世界是开放和多元的,同样的场景和事物,不同的人有着不同的描述和侧重,这对机器生成的语言提出了新的要求:多样性、判别性和细腻度,既能概括出主体信息,又能着眼于局部信息的描述。因此,本文拟达到如下目标:（1）理解动态时空的视频信息。视频信息通常以人类活动为主题,包括多目标、多动作和多事件的特点,这是不同于图像静态空间。（2）机器生成的描述与人类表达的一致性。为了达到与人类表达的一致,机器需要在可读性的基础上,保持语义的高相似性和语法的严谨性。为了更好的介绍本文的研究成果,本文首先在第一章介绍整个研究背景和意义,以及国内外现状。在第二章,本文着眼于理论的阐述,介绍了常见的编解码器、注意力机制的原理以及视频表征的方法。在第三章中,紧接之前的理论核心,创新性的提出了基于层次网络和辅助任务的视频描述算法,并在此基础上,推广层次网络和辅助任务的算法。随后,基于层次网络和辅助任务的新型框与最先进的方法相比,在视频描述和视频问答的五个标准基准数据集（即MSVD、MSR-VTT、VATEX、MSVD-QA和MSRVTT-QA）上取得了有竞争力的性能。
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