基于Transformer的跨模态视频检索与描述研究
这是一篇关于跨模态,视频检索,视频描述,Transformer结构,注意力机制的论文, 主要内容为视频检索与描述是近年来深度学习的研究热点之一。视频检索通过将视频和文本的特征向量嵌入公共空间,利用相似度从海量视频库中筛选匹配视频;视频描述通过编码器获取视频的特征向量,利用解码器自动生成文本描述。在上述任务中,都不可避免地面临多模态数据表达和跨模态数据交互问题,亟需高性能的网络模型。近年来,Transformer模型由于具有较高的信息表征能力,在视频检索与描述任务中不断受到重视。然而,该模型在上述领域的应用中尚存在不足之处。本文基于Transformer模型对视频检索与描述技术展开优化研究,通过增强模型表征能力来提高任务性能,研究内容和主要创新点如下:在视频检索任务中,围绕如何优化Transformer结构来增强视频数据的多模态表示,本文提出了一种基于Trans DCS(Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut)的跨模态视频检索算法。针对现有基于Transformer的视频检索模型缺乏归纳偏置结构的问题,算法设计了融合动态卷积的多头自注意力模块,在建模视频特征时能更好地捕获时空信息。同时,为避免学习偏差随层数增加而不断加剧的问题,算法为多头注意力模块和前馈全连接层添加了增强型捷径结构,以捕捉更丰富的特征组合,强化特征传递和融合。实验结果表明,在LSMDC数据集上,与参照算法相比,所提算法提升了视频检索性能,Md R和Mn R指标可以获得约2.30%和6.10%的增益,召回率平均提高1.80%。在视频描述任务中,重点研究了基于动态记忆网络的视频描述模型,发现这类模型对记忆状态的处理和利用存在不足,造成特征表达的重复和不精确。针对这个问题,提出了一种基于VM-MCA(Video Memory with Multi-head Attention and Channel Attention)的跨模态视频描述算法。一方面,结合多头注意力机制,算法改进了网络的更新判决模块,将记忆状态嵌入多个子空间,丰富语义表达。另一方面,针对多头注意力机制在聚合特征时会产生混合信息瓶颈问题,算法设计了一种通道注意力机制,聚合来自不同子空间的信息并降低信息间的干扰。实验结果表明,在Activity Net字幕数据集上,与参照算法相比,所提算法提高了视频描述性能,精确度指标CIDEr提高了1.08%,区分度指标Div@1提升了2.23%。
基于SSH框架的视频检索系统的设计与实现
这是一篇关于视频检索,SSH框架,直方图质心,变间隔采样的论文, 主要内容为目前,基于内容的视频检索系统已经成为多媒体数字检索领域的一个研究热点。这是由于传统的关键字文本检索视频的方式已经无法满足用户想要通过一张未知视频的截图或包含视频内容的图片来检索视频的愿望,所以基于内容的视频检索技术便是在这种需求下不断发展起来的。本文首先对基于内容的视频检索技术进行了分析与研究,其中重点包括的技术是视频结构化处理中的视频帧特征提取、镜头分割和关键帧提取技术,然后本文为了适应在SSH框架下设计的视频检索系统的特点,对实现上述技术的算法进行了改进和优化,最后通过插件接口的形式将改进后的算法添加到SSH框架之中,实现了用户在线进行视频检索的功能。具体工作如下：1.对视频帧特征中的颜色特征提取部分在颜色直方图算法的基础上添加了直方图质心算法,并将两种算法进行了整合,用整合后提取出的特征作为视频帧的颜色特征。2.针对镜头分割技术中的相邻帧间差法进行了改进,提出了一种变间隔采样的方法来应对视频镜头以渐变方式切换时的情况。3.设计并实现了一个基于SSH框架的视频检索系统,将上述改进后的算法以插件接口的方式连接到系统当中,并针对视频的各种信息存储设计了数据库。最终实现了对用户上传视频时的结构化预处理功能与上传图片时的检索功能。4.通过实验测试验证了改进后算法的可行性与系统功能的完整性。
警务图像侦查系统的设计与实现
这是一篇关于图像侦查,视频摘要,视频检索的论文, 主要内容为图像侦查是公安视频侦查方面的专业术语,是通过侦查视频图像,来找到犯罪嫌疑人的一种侦查技术手段。一般的流程是公安通过对案件进行技术判定,调阅可能包含嫌疑人的视频监控,来找寻嫌疑人的踪迹。随着经济的发展,国家大力建设平安城市,视频监控设备越来越多,覆盖范围越来越广,图像越来越清晰,这是图像侦查技术兴起的必要条件。警务图像侦查系统以视频智能分析技术为基础,以公安部图像侦查技术手段为依据,结合公安刑侦工作的业务需求,通过认真分析警务图像侦查系统的建设现状、存在的问题等因素,综合考虑警务图像侦查系统的其他业务情况,依照统一的软件开发过程,来探讨警务图像侦查系统主要业务功能的设计与实现。本文主要内容如下:第一,完成警务图像侦查系统的需求调研与分析,整理功能性需求、非功能性需求和接口需求。调研与分析公安网内现有业务系统,刑警大队图侦研判过程。第二,基于主流的技术和信息系统架构体系设计理念,给出系统的概要设计。采用分层体系架构模式实现系统设计、主流的互联网技术设计系统框架、以C/S体系为系统架构、以J2EE为后台处理核心、以RESTful外部接口统一协议,进行系统模块的划分和设计。第三,给出系统核心功能模块的详细设计、测试和运行情况,包括系统的功能设计、主要接口和函数设计、时序图、测试用例和运行效果等。本文所阐述的设计方法和具体实现,已在实际业务环境中应用并验证,达到了预期效果,对提升刑侦案件办理水平和办案效率提供了强有力的支撑。
基于Transformer的跨模态视频检索与描述研究
这是一篇关于跨模态,视频检索,视频描述,Transformer结构,注意力机制的论文, 主要内容为视频检索与描述是近年来深度学习的研究热点之一。视频检索通过将视频和文本的特征向量嵌入公共空间,利用相似度从海量视频库中筛选匹配视频;视频描述通过编码器获取视频的特征向量,利用解码器自动生成文本描述。在上述任务中,都不可避免地面临多模态数据表达和跨模态数据交互问题,亟需高性能的网络模型。近年来,Transformer模型由于具有较高的信息表征能力,在视频检索与描述任务中不断受到重视。然而,该模型在上述领域的应用中尚存在不足之处。本文基于Transformer模型对视频检索与描述技术展开优化研究,通过增强模型表征能力来提高任务性能,研究内容和主要创新点如下:在视频检索任务中,围绕如何优化Transformer结构来增强视频数据的多模态表示,本文提出了一种基于Trans DCS(Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut)的跨模态视频检索算法。针对现有基于Transformer的视频检索模型缺乏归纳偏置结构的问题,算法设计了融合动态卷积的多头自注意力模块,在建模视频特征时能更好地捕获时空信息。同时,为避免学习偏差随层数增加而不断加剧的问题,算法为多头注意力模块和前馈全连接层添加了增强型捷径结构,以捕捉更丰富的特征组合,强化特征传递和融合。实验结果表明,在LSMDC数据集上,与参照算法相比,所提算法提升了视频检索性能,Md R和Mn R指标可以获得约2.30%和6.10%的增益,召回率平均提高1.80%。在视频描述任务中,重点研究了基于动态记忆网络的视频描述模型,发现这类模型对记忆状态的处理和利用存在不足,造成特征表达的重复和不精确。针对这个问题,提出了一种基于VM-MCA(Video Memory with Multi-head Attention and Channel Attention)的跨模态视频描述算法。一方面,结合多头注意力机制,算法改进了网络的更新判决模块,将记忆状态嵌入多个子空间,丰富语义表达。另一方面,针对多头注意力机制在聚合特征时会产生混合信息瓶颈问题,算法设计了一种通道注意力机制,聚合来自不同子空间的信息并降低信息间的干扰。实验结果表明,在Activity Net字幕数据集上,与参照算法相比,所提算法提高了视频描述性能,精确度指标CIDEr提高了1.08%,区分度指标Div@1提升了2.23%。
警务图像侦查系统的设计与实现
这是一篇关于图像侦查,视频摘要,视频检索的论文, 主要内容为图像侦查是公安视频侦查方面的专业术语,是通过侦查视频图像,来找到犯罪嫌疑人的一种侦查技术手段。一般的流程是公安通过对案件进行技术判定,调阅可能包含嫌疑人的视频监控,来找寻嫌疑人的踪迹。随着经济的发展,国家大力建设平安城市,视频监控设备越来越多,覆盖范围越来越广,图像越来越清晰,这是图像侦查技术兴起的必要条件。警务图像侦查系统以视频智能分析技术为基础,以公安部图像侦查技术手段为依据,结合公安刑侦工作的业务需求,通过认真分析警务图像侦查系统的建设现状、存在的问题等因素,综合考虑警务图像侦查系统的其他业务情况,依照统一的软件开发过程,来探讨警务图像侦查系统主要业务功能的设计与实现。本文主要内容如下:第一,完成警务图像侦查系统的需求调研与分析,整理功能性需求、非功能性需求和接口需求。调研与分析公安网内现有业务系统,刑警大队图侦研判过程。第二,基于主流的技术和信息系统架构体系设计理念,给出系统的概要设计。采用分层体系架构模式实现系统设计、主流的互联网技术设计系统框架、以C/S体系为系统架构、以J2EE为后台处理核心、以RESTful外部接口统一协议,进行系统模块的划分和设计。第三,给出系统核心功能模块的详细设计、测试和运行情况,包括系统的功能设计、主要接口和函数设计、时序图、测试用例和运行效果等。本文所阐述的设计方法和具体实现,已在实际业务环境中应用并验证,达到了预期效果,对提升刑侦案件办理水平和办案效率提供了强有力的支撑。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设助手 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52914.html
