4、基于深度双峰融合的视频检索与时间定位技术

基于深度双峰融合的视频检索与时间定位技术

1. 引言

随着互联网接入、大数据和高速网络的发展，以及对可视化多媒体信息需求的增加，多媒体信息系统变得愈发重要。然而，多媒体数据需要大量的处理和存储，因此，从庞大的多媒体数据库中有效提取、存档、索引和检索视频内容变得至关重要。

视频作为一种流行的信息共享方式，虽然便于人们获取信息，但媒体管理员在存储和搜索视频内容时面临困难。目前，主流浏览器在搜索时往往忽略内容丰富的搜索，而倾向于包含基本信息的字幕。用户希望能在在线平台上几乎实时地查找精确的视频。

视频时刻定位和基于内容的视频检索是一个新兴的研究领域，旨在开发先进的技术来分析和检索视频内容。视频时刻定位是指识别和定位视频中的特定时刻，而基于内容的视频检索则是检索与给定查询视频内容相似的视频。为了解决这些任务中的挑战，研究人员转向了深度学习技术，特别是深度双峰融合。

2. 相关工作

2.1 多媒体信息处理挑战

多媒体信息目前从众多来源以各种格式收集，处理、移动和存储这些数据，尤其是视频，成本高昂。在不断扩大的大数据环境下，多模态信息系统需要进行适应性调整。

2.2 现有方法概述

• Phan 等人的方法 ：提出了一种在大数据处理环境中基于内容的视频检索方法，结合语音、字幕和图像对象进行视频查询，利用分布式计算和存储开发分布式机器学习模型，借助 Spark 内存处理数据降低网络数据传输成本并加快处理速度。
• 声音表示方法 ：近年来提出了多种声音表示方法，如基于时间区域突出和频