基于多模态融合的讲座类视频摘要提取的方法设计与研究的任务书.docx

基于多模态融合的讲座类视频摘要提取的方法设计与研究的任务书
任务书
一、任务概述
讲座类视频摘要提取是一种重要的视频内容分析技术，在很多领域有广泛的应用，例如教育、企业培训、新闻报道等。传统的讲座类视频摘要提取方法主要基于视频的音频信息或图像信息进行分析，然而这些方法存在着很多局限性，如难以捕捉视频中的重要信息、提取结果不精确等。因此，提出一种基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方法，可以克服传统方法的不足，提高摘要提取的准确性和效率。
本次任务的目的是设计并实现一种基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方法，该方法应该能够充分利用视频中的音、像等多种信息，提取视频的核心信息，生成简洁明了的摘要，为用户提供高效的视频浏览体验。
二、任务要求
1.对讲座类视频的特点进行分析，深入理解多模态融合技术的原理和应用场景，理解讲座类视频摘要提取的概念和目标。
2.基于对多模态融合和讲座类视频摘要提取的理解，提出基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方法，包括整体方案、细节设计、算法流程等。
3.开发实现多模态融合的讲座类视频摘要提取方法，设计和实现具体的算法、模型和系统。
4.数据的准备和处理，包括对视频进行剪辑和处理，准备训练和测试数据集等。
5.对开发实现的方法进行测试、评估和优化，提出改善方案和方法。
三、任务分工
1.数据准备部分：训练和测试数据集的准备，视频的前期处理和剪辑等。负责人：数据处理团队。
2.算法设计部分：提出基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方案，包括算法流程、模型设计等。负责人：算法设计团队。
3.算法开发部分：开发与实现多模态融合的讲座类视频摘要提取系统，包括具体的算法和模型实现，代码开发等。负责人：开发团队。
4.测试和评估部分：对实现的方法进行测试和评估，提出改善方案和措施。负责人：测试评估团队。
四、任务时间表
任务开始时间：2021年5月1日
任务结束时间：2022年4月30日
分阶段工作时间表：
1.设计方案和准备数据：2021年5月-2021年6月
2.算法设计和实现：2021年7月-2022年2月
3.测试和评估：2022年3月-2022年4月
五、任务成果
1.多模态融合的讲座类视频摘要提取方法，包括相关算法、模型、具体实现和文档说明等。
2.训练和测试数据集。
3.针对开发实现的方法进行的测试和评估报告。
4.任务完成论文一篇，包括任务介绍、相关研究和背景、方法设计和实现、数据准备和处理、实验结果和分析等。
六、任务保障
1.任务参与者需要具备较强的理论和实际经验，熟练掌握视频处理、机器学习等方面的知识和技能。
2.任务完成过程中需要积极沟通和协作，保证任务的进度和质量。
3.任务完成后需要及时进行相关文档和代码的整理和归档，确保任务成果的完整性和可复用性。
4.任务完成后需要根据相关规定提交任务成果，获得对应的报酬和奖励。
七、任务参考资料
1.Kuo-SenHuang,etal.Asummarizationsystemforlecturevideosbyusingmultimediainformation.2002.
2.XiaohuaSun,etal.Multi-modalvideosummarizationbasedonunsupervisedfeaturelearning.2015.
3.BinengZhong,etal.Multi-modalvideosummarizationfornewseventsusingaudioandimagerepresentations.2017.
4.周志华.机器学习.清华大学出版社,2016.
5.SebastianRaschka,etal.Pythonmachinelearning.PacktPublishingLtd,2015.