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基于内容的视频媒体信息检索方法及框架研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网技术、视频技术的不断发展，人们在日常生活中越来越依赖于视频媒体。例如，人们在观看电影、听取新闻、学习知识等领域都需要使用视频媒体。如何高效、快速地检索到所需要的视频媒体已经成为亟待解决的问题。传统的视频媒体检索方法依赖于手动标注、关键字检索等方法，这些方法的效率较低、易受主观因素影响，难以满足现代社会对视频媒体检索的高效性、准确性和智能化要求。
二、任务内容
基于内容的视频媒体信息检索方法及框架研究是一项重要的研究任务。本次研究任务的主要内容包括以下方面：
1.基于深度学习的视频媒体特征提取研究，包括针对视频媒体的视觉、音频、文本等特征的提取方法，以及基于深度学习的特征提取方法和模型选择方法研究。
2.基于内容的视频媒体检索算法研究，包括图像、音频、文本等特征的融合方法、相似度计算方法和排序算法研究。此外，还需要考虑检索结果的可解释性和智能化。
3.基于内容的视频媒体信息检索框架设计，包括数据采集、存储与处理系统、视频媒体特征提取模块、检索算法模块和用户交互模块等组件的设计与实现。
三、任务目标
本次研究任务的目标是设计出一套基于内容的视频媒体信息检索方法及框架。具体目标包括以下几方面：
1.实现视频媒体的视觉、音频、文本等多模态特征提取方法，提高视频媒体检索的准确性和可靠性。
2.设计基于内容的视频媒体检索算法，提高视频媒体检索的效率和智能化水平，使用户可快速、准确地检索到所需视频媒体。
3.设计的视频媒体信息检索框架应具有可扩展性和易用性，可以在海量数据集下有效地运行，并且可支持不同用户的定制化需求。
四、任务计划
本次研究任务的计划如下：
1.阶段一（1周）：调研相关领域的技术和方法，收集相关数据集、工具等资源，制定具体的研究计划和分工。
2.阶段二（2周）：实现视频媒体的视觉、音频、文本等多模态特征提取方法，评估其准确性和可靠性。
3.阶段三（3周）：设计基于内容的视频媒体检索算法，实现算法的核心部分，评估算法的检索效果和智能化水平。
4.阶段四（2周）：设计视频媒体信息检索框架，实现框架的基本功能，进行系统调试和性能测试。
5.阶段五（2周）：完成论文撰写和实验报告等相关工作。
五、任务要求
完成本次研究任务需要具备以下要求：
1.具备一定的数学、计算机视觉、机器学习等专业知识。
2.熟练掌握深度学习算法和相关框架，如TensorFlow、PyTorch等。
3.具备相关软件编程能力，如Python、C++等。
4.良好的团队合作精神、沟通能力和创新能力。
六、参考文献
1.JieShao,SijiaLiu,YueGao,JunCheng,HanwuSun.AVS:AFrameworkforAdaptiveVideoSummarization.WWW’16.
2.K.SimonyanandA.Zisserman.Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.NIPS2014.
3.Y.Zhou,Q.Ye,Q.Qiu,andX.Zhang.Learningmultimodaldeeprepresentationsforvideocaptioning.OrientalCOCOSDA2017.
4.J.Johnson,A.Karpathy,andL.Fei-Fei.Densecap:FullyConvolutionalLocalizationNetworksforDenseCaptioning.IEEECVPR2016,LasVegas,USA.