《基於超圖模型的分享視頻話題發現與檢索技術研究》是依託浙江大學，由邵健擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於超圖模型的分享視頻話題發現與檢索技術研究
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：邵健
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
面對網際網路視頻站點上日益膨脹的分享視頻數據，迫切需要研究智慧型檢索技術以幫助用戶更加快捷地找到相關視頻。相應地，分享視頻話題發現與檢索技術也成為了當前的一個研究熱點。分享視頻具有的多模態異構、稀疏帶噪且複雜關聯的特點帶來了諸多挑戰，現有方法缺乏從系統層面上將話題發現與檢索的研究，將多模態融合與稀疏帶噪緩解問題以統一的框架進行處理。為此，本項目深入分析分享視頻的話題特徵及其關聯特性，設計面向分享視頻數據表達的超圖模型，並在此超圖模型表達下以構建話題發現、索引與查詢的一體化處理框架為目標。圍繞此目標，本項目將深入研究分享視頻多模態話題特徵的選取並表示成超圖模型的方法；研究基於超圖聚類的話題發現方法產生話題網路模型；研究針對話題網路模型的高效索引方法支持快速檢索。研究中形成的理論成果將在國內外重要學術期刊和會議上發表，形成的核心算法將申請國家發明專利並在跨媒體檢索平台中進行集成與測試。
結題摘要
面對網際網路視頻站點上日益膨脹的分享視頻數據，迫切需要研究智慧型檢索技術以幫助用戶更加快捷地找到相關視頻。相應地，分享視頻話題發現與檢索技術也成為了當前的一個研究熱點。分享視頻具有的多模態異構、稀疏帶噪且複雜關聯的特點帶來了諸多挑戰，現有方法缺乏從系統層面上將話題發現與檢索的研究，將多模態融合與稀疏帶噪緩解問題以統一的框架進行處理。為此，本項目深入分析分享視頻的話題特徵及其關聯特性，設計面向分享視頻數據的超圖表達模型，並且構建話題發現、索引與查詢的一體化處理框架，重點在網路視頻多模態特徵選取與超圖表達、主題建模與話題發現、海量高維關聯數據的高效索引與排序等方面進行了深入研究。在三年項目執行期間，取得一系列成果，總計發表論文13篇，其中，在ACM Multimedia、SIGIR等CCF A類會議上發表論文4篇，在NeuroComputing、Journal of Visual Communication and Image Representation（JVCIR）、Pattern Recognition Letter（PRL）等國際SCI期刊上發表論文4篇；獲得國家發明專利授權6項；申請軟體著作權1項。相關算法集成在D-Insight跨媒體計算平台，並套用於公共衛生監控。總體來看，項目取得了豐富的成果，超額完成了預期的目標。
