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基于复杂关系建模的短视频表示学习技术研究
基于复杂关系建模的短视频表示学习技术研究
摘要：近年来，短视频的流行使得短视频的内容分析和表示学习变得尤为重要。然而，传统的短视频表示学习方法主要关注静态视觉特征，并没有考虑到视频中的复杂关系信息。为了解决这个问题，本文提出了一种基于复杂关系建模的短视频表示学习技术。该方法首先利用图模型对短视频中的复杂关系进行建模，然后通过基于图卷积网络的表示学习方法来学习短视频的表示。实验证明，该方法在短视频场景下有效地提高了短视频的表示学习能力。
关键词：短视频、复杂关系、表示学习、图模型、图卷积网络
1.引言
随着移动互联网的普及和5G技术的发展，短视频正在成为人们日常生活中不可或缺的一部分。如抖音、快手等平台的兴起，使得短视频成为人们表达自己、分享生活的重要途径。然而，由于短视频的时长较短，并且具有高度变动性，使得短视频的内容分析和表示学习变得尤为困难。
传统的短视频表示学习方法主要关注视频中的静态视觉特征，例如图像帧的颜色、纹理等。然而，这种方法忽略了视频中的时间关系和场景语义，导致短视频的表示能力有限。因此，需要引入更复杂的关系建模方法来提高短视频的表示学习能力。
2.相关工作
近年来，图模型和深度学习在短视频表示学习领域取得了显著的进展。图模型可以很好地捕捉视频中的复杂关系，例如时序关系、空间关系等。而深度学习可以对图像帧进行高级特征提取，从而提高短视频的表示学习能力。
针对图模型和深度学习的结合，研究者们提出了一系列基于图卷积网络的短视频表示学习方法。例如，Li等人提出了一种基于关系图卷积网络的短视频表示学习方法，通过学习视频中的关系图来提取视频的表示。实验证明，该方法在短视频分类任务中取得了较好的性能。
3.方法
本文提出的基于复杂关系建模的短视频表示学习方法主要包括两个步骤：复杂关系建模和表示学习。
在复杂关系建模中，首先需要将短视频中的图像帧提取出来，并构建视频关系图。视频关系图由节点和边组成，其中节点表示图像帧，边表示图像帧之间的关系，例如时序关系、空间关系等。然后，应用图模型对视频关系图进行建模，通过考虑节点和边的特征进行图的表示学习。最后，将图的表示和视频的视觉特征结合在一起，得到短视频的表示。
在表示学习中，我们采用基于图卷积网络的方法对短视频的表示进行学习。图卷积网络可以有效地利用图的结构信息，从而提高短视频的表示学习能力。具体来说，我们使用多层图卷积网络对视频关系图进行多次迭代，并将每次迭代的输出作为下一层的输入。最后，将最后一层的输出作为短视频的表示。
4.实验与结果
为了验证本文提出的方法的有效性，我们在一个公开的短视频数据集上进行了实验。实验结果表明，本文提出的方法在短视频表示学习任务中取得了较好的性能，相比于传统的短视频表示学习方法有明显的提升。
5.结论
本文提出了一种基于复杂关系建模的短视频表示学习技术。该方法通过引入图模型和图卷积网络，有效地捕捉了视频中的复杂关系，并提高了短视频的表示学习能力。实验证明，该方法在短视频场景下具有较好的应用潜力，可以为短视频内容分析和相关应用提供支持。
参考文献：
1.Li,S.,etal.(2019).Relationgraphconvolutionalnetworkforvideoactionrecognition.Proceedingsofthe27thACMInternationalConferenceonMultimedia,1310-1318.
2.Zhang,Y.,etal.(2020).Learningdeepvideorepresentationviagraphneuralnetworks.PatternRecognitionLetters,134,68-74.
3.Wang,L.,etal.(2021).Videorepresentationlearningwithgraphneuralnetworks.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,1-1.