社會化視頻語義分析關鍵技術研究

《社會化視頻語義分析關鍵技術研究》是依託中國科學院合肥物質科學研究院，由查正軍擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：社會化視頻語義分析關鍵技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：查正軍
• 依託單位：中國科學院合肥物質科學研究院

項目摘要

社會網路的興起和視頻採集設備的普及催生了社會化視頻數據，其規模呈爆炸式增長。高效的社會化視頻語義分析技術成為迫切需求。然而傳統的視頻分析技術無法有效地分析模式複雜、內容多樣的社會化視頻數據。本課題致力於研究社會化視頻語義分析中的關鍵技術。擬通過社會標籤收集多來源網路媒體數據，對數據進行清洗去噪，為語義概念建模構建高質量的樣本集；在此基礎上，綜合利用多源樣本以及多模態特徵建立高性能的語義概念模型；進而深入挖掘社會化視頻的社會上下文信息，合理融合上下文信息對視頻的語義分析結果進行最佳化；並引入人機互動，提出結合社會化視頻數據特性的主動學習方法，對語義概念模型進行更新和完善。本課題將有力推動視頻分析理論和套用的發展，為新一代視頻服務與管理提供核心算法和技術。

結題摘要

按照項目計畫書的規劃，項目組深入研究了社會化視頻語義分析關鍵技術，取得了較為豐碩的研究成果，實現了預期研究目標。項目組成員共發表學術論文31篇（含錄用待刊1篇），其中ACM/IEEE彙刊及CCF A類國際會議長文16篇，申請國家發明專利5項。培養國家優秀青年科學基金獲得者1名。部分代表性成果包括多模態視覺特徵學習、多模態視覺協同顯著性檢測、視頻內容語義分析、視覺內容描述以及視頻相關性分析與推薦等。本項目在理論方法研究成果基礎上，設計開放了一套社會化視頻語義分析原型驗證系統。