面向网络视频检索的多模态融合方法研究的任务书.docx

面向网络视频检索的多模态融合方法研究的任务书
任务书：面向网络视频检索的多模态融合方法研究
一、任务背景
近年来，随着网络技术的快速发展以及移动设备的普及，视频成为人们生活中不可或缺的一部分。同时，网络视频的数量也越来越庞大，这给快速、准确地检索目标视频带来了很大的挑战。现有的视频检索方法主要是基于文本描述或者视觉特征提取，但这些方法都存在一定的限制，比如文本描述主观性强，而视觉特征又受到光照、遮挡等因素的影响，导致检索效果不理想。
因此，为了更好地解决网络视频检索问题，多模态融合方法成为了一个备受关注的方向。这种方法可以利用视频中的多种信息，包括文本、图像、音频等多种形式的数据，综合利用来提升检索效果。
二、任务目标
本次任务旨在探究面向网络视频检索的多模态融合方法，具体目标如下：
1.设计并实现一个多模态融合的网络视频检索系统，能够将视频中的多种信息融合起来，提升检索效果。
2.探究多模态融合方法在网络视频检索中的应用，比较不同方法的效果。
3.提出优化方案，进一步提升多模态融合方法在网络视频检索中的检索准确率和效率。
三、任务实施
本任务的具体实施步骤如下：
1.研究多模态融合方法的现状和发展趋势，深入了解网络视频检索的相关技术和研究成果。
2.设计并实现一个多模态融合的网络视频检索系统，该系统应当能够将视频中的多种信息融合起来，提高检索效果。具体包括以下步骤：
（1）收集网络视频数据，包括文本、图像、音频等多种类型的信息。
（2）利用自然语言处理技术对视频标题、关键词等文本信息进行处理。
（3）利用图像识别和处理技术对视频中的图像信息进行处理和特征提取。
（4）利用音频处理技术对视频中的音频信息进行处理和特征提取。
（5）综合使用多种信息，设计一个多模态融合的网络视频检索算法。
（6）搭建一个实验平台，验证算法的效果。
3.比较不同的多模态融合方法在网络视频检索中的效果，并改进算法，提高检索准确率。
4.对多模态融合方法在网络视频检索中的优化进行研究，并提出相应的方案，比如针对不同类型信息的权重分配、特征提取等方面进行优化。
5.撰写研究论文，发表相关论文和成果，推广应用多模态融合方法在网络视频检索中的应用。
四、任务要求
1.精通自然语言处理、图像识别与处理、音频处理等相关技术。
2.具备良好的编程能力，熟练运用Python、Java等编程语言。
3.具备一定的数学和统计知识，掌握常用的数据分析方法和工具。
4.具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与项目组成员合作开展工作。
五、参考文献
1.吕建祥.基于多特征融合的视频检索算法研究[D].北京:北京交通大学,2016.
2.ZhenxingNiu,MoZhu,SuYan,etal.BoostingVideoRetrievalPerformanceviaMulti-ModalGuidedDeepNeuralNetwork[C].ACMInternationalConferenceonMultimediaRetrieval.ACM,2017:422-427.
3.YuanL,WangT,WangW,etal.MultimodalVideoRetrievalviaAdaptiveFusionofMultipleFeatures[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2018,27(9):4477-4492.