23、无监督视频摘要学习：ScSUM框架解析

无监督视频摘要学习：ScSUM框架解析

在当今信息爆炸的时代，视频数据呈现出爆发式增长。如何高效地对视频进行摘要处理，提取关键信息，成为了一个重要的研究课题。本文将深入探讨一种无监督视频摘要方法——ScSUM框架，它在视频摘要领域展现出了卓越的性能。

1. 相关工作回顾

视频摘要方法主要分为有监督和无监督两类，同时也可从基于内容和基于语义的角度进行分类。

1.1 有监督与无监督视频摘要

• 有监督视频摘要 ：近年来受到广泛关注，它利用视频及其关键帧的人工标注作为训练数据，以模仿人类的摘要行为并缩小与真实标签的差距。例如，Gong等人将视频摘要问题表述为有监督的子集选择问题，并提出了基于顺序行列式点处理（seqDPP）的模型；Potapov等人则探索了一组SCM分类器为视频中的每个片段分配重要性得分。然而，提供足够且可靠的人工标注视频是一项具有挑战性的任务，因此一些工作尝试利用辅助信息，如视频标题和网络图像来辅助视频摘要。
• 无监督视频摘要 ：旨在使选择器满足预期目标，如代表性、简洁性和突出性。常见的方法包括基于聚类的方法，它通过视觉分析将相似的帧聚类成组，并将这些组视为视频的代表性组件；以及基于RNN的方法，如Zhou等人将RNN层作为选择器，并设计了DR目标函数来评估生成摘要的多样性和代表性，通过强化学习优化选择器；Mahasseni等人则探索了生成对抗网络来以无监督的方式最小化训练视频之间的距离。

1.2 基于内容的视频摘要

早期的方法主要关注视频的低级视觉特征，如运动轨迹、对象和内容频率