26、语义图像与视频标注工具综述

最新推荐文章于 2025-11-19 15:46:33 发布

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分类专栏：多媒体信息提取与本体演化的桥梁文章标签：语义图像标注视频标注工具 SVAT

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语义图像与视频标注工具综述

1. 特定视频标注工具介绍

除了前面提到的语义视频标注工具外，还有一些针对特定应用场景的标注系统，下面简要介绍几个有代表性的工具。

SVAT ：支持对人物、地点、事件、物体等进行描述，标注可以针对镜头（视频片段）或区域级别。在关键帧（或其他帧）中定位特定区域，可手动使用提供的边界框和多边形绘制工具，也可采用自动图像分割。确定感兴趣对象的位置后，SVAT 提供自动匹配服务，以检测整个视频中的相似对象，检测结果会在单独的关键帧视图中显示，其中检测到的对象会被高亮显示。用户可通过移除不相关的关键帧来部分优化匹配结果，但不支持对检测区域的边界或位置进行更复杂的编辑。为特定区域输入的标注可以通过一次鼠标点击复制到视频中所有匹配的对象上，从而大大减少手动标注时间。所有视图，包括镜头视图树结构，都可以导出为 CSV 文件，元数据则保存为 MPEG - 7 XML 文件，且 SVAS 是公开可用的。
Vannotea ：由昆士兰大学开发，用于视频内容的协作索引、浏览、标注和讨论。与其他标注工具不同，它主要侧重于为协作、实时、同步的视频会议服务提供支持。出于互操作性考虑以及对简单灵活标注的需求，采用了基于 XML 的描述方案。基于对 MPEG - 7 和都柏林核心描述的简化翻译，Vannotea 元数据可通过 XSLT 轻松转换为相应的标准化表示。它基于 Annotea 倡议，该倡议是 W3C 的一项活动，旨在促进网络上元数据的共享，采用基于 RDF 的标注方案和 XPointer 来定位标注资源中的标注。
ProjectPad ：是一个基于网络的协作媒体标注和管理系统，适用于分布式教学和学习应用。与 Vannotea 类似，它专注于在创建和编辑数字媒体集合以及学习对象元数据方面提供同步交互，以支持主题内容组织、搜索和检索服务。标注可以附加到整个视频（音频）资产或特定的时间片段（对于图像则是空间片段）。内容通过统一资源标识符（URIs）进行标识，元数据的表示和存储支持 XML 和 RDF 两种格式。
ViPER - GT ：由马里兰大学的语言与媒体处理（LAMP）实验室开发，用于辅助评估自动语义视频分析方法。它支持在场景和对象级别逐帧创建和编辑标注，提供了一些预定义的形状绘制工具来定位对象。为加快标注过程，支持描述的自动传播，即选择将一个帧的描述复制到另一个帧时，该描述也会分配给其间的所有帧。对于对象级别的描述，后续编辑可调整每一帧的精确位置，也可在视频播放时通过拖动来传播对象级别的描述。它使用简单的专有 XML 格式，对于描述性标注，用户可以编辑该格式以包含额外的属性。

2. 视频标注工具总结

3. 视频标注工具的操作流程

下面是 SVAT 工具的操作流程 mermaid 图：

graph LR
    A[确定标注对象] --> B[定位对象位置]
    B --> C{定位方式}
    C -->|手动| D[使用边界框和多边形绘制]
    C -->|自动| E[自动图像分割]
    B --> F[自动匹配相似对象]
    F --> G[显示检测结果]
    G --> H[用户优化结果]
    H --> I[复制标注到匹配对象]
    I --> J[导出视图和保存元数据]

通过以上工具的介绍和总结，我们可以看到不同的视频标注工具在输入输出、标注级别、元数据类型等方面存在差异，用户可以根据具体需求选择合适的工具。

语义图像与视频标注工具综述

4. 视频标注工具的讨论

视频标注工具在语义网技术和形式化意义的运用上表现不佳，XML 是最常用的标注捕获和表示方式。使用基于 MPEG - 7 的描述虽有助于实现标准化视频描述，但在语义层面上对标注（尤其是描述性标注）的自动处理存在严重问题。

时间片段的定位大多依赖手动操作，这表明自动识别与标注语义概念对应的时间间隔存在困难，只有 Advene、SVAT 和 VideoAnnex 能进行自动镜头检测。此外，只有 VideoAnnex、VIA 和 SVAT 支持在视频帧上选择和标注空间区域，Anvil 虽提出了时空编码的新标注机制，但目前仅支持点标注。

在视频标注中，有效表示结构和时间信息是一个具有挑战性的问题，以避免产生大量的元数据。许多基于 MPEG - 7 的视频标注工具采用简化翻译来避免复杂的 MPEG - 7 规范。值得注意的是，描述符的表示（而非提取）是图像标注工具需要考虑的问题，但视频工具并未关注这一点。

从表 2 对视频标注工具的比较研究可以看出，在协作标注方面，没有工具提供支持，且所有工具都是独立应用程序，可供非商业使用。大多数标注工具为满足不同用户需求提供了多种附加功能，如方便检索的机制，几乎所有工具都允许用户高效搜索和浏览标注，并且大多数工具支持通过标注概念的时间线视图来增强标注的可视化效果。

5. 图像与视频标注工具的总体评估

语义图像标注工具似乎能跟上相关研究的进展，大多数工具支持使用特定领域的本体来表示主题描述。受多媒体本体相关倡议的影响，许多工具利用相应的本体来表示结构、定位和低级描述符信息。不过，除了 KAT 外，所定义的本体大多是现有先进本体的简化版本。因此，可以考虑在手动标注工具中使用这些先进本体，同时关注实际的可扩展性和复杂性问题。

相比之下，语义视频标注工具在语义和语法层面的互操作性方面表现不佳。几乎没有工具支持使用本体进行描述性标注，在结构和定位信息方面，大多使用专有模式和格式。VideoAnnEx 和 SVAT 遵循 MPEG - 7 规范，在一定程度上缓解了互操作性问题，但 MPEG - 7 语义描述的自由文本格式存在基于关键字搜索和检索的局限性，且 XML 缺乏声明性语义。因此，多媒体标注研究成果在实际视频标注系统中的应用和推广是一个需要关注的问题。

6. 未来研究方向

多媒体标注研究不仅涉及不同标注维度的表示，还需要定义多媒体特定的标注方案，即如何以可扩展且有效的方式将与多媒体资产相关的各种标注相互关联起来。除了个别研究活动外，也有集体倡议在推动这方面的发展。

例如，W3C 多媒体语义孵化器小组（MMSEM）开展了一系列活动，产生了包括《语义网上的图像标注》《多媒体词汇表》和《工具与资源》等综合报告，并提出了“多媒体标注互操作性框架”的建议。为了进一步实现跨社区多媒体数据集成，W3C 成立了两个新的工作组：媒体标注工作组和媒体片段工作组。媒体标注工作组的目标是提供本体基础设施，以促进网络上与多媒体对象相关信息的跨社区数据集成；媒体片段工作组则致力于使用 URIs 识别网络上的时间和空间媒体片段。

总的来说，语义图像和视频标注是非常活跃的研究领域，面临着诸多复杂的挑战。这些挑战不仅来自于大量可用内容的影响，还受到语义网技术的发展、Web 2.0、链接数据和 Web 服务等新概念的推动。

下面是多媒体标注研究相关活动的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[MMSEM活动] --> B[产生综合报告]
    B --> C[提出互操作性框架建议]
    C --> D[成立媒体标注工作组]
    C --> E[成立媒体片段工作组]
    D --> F[提供本体基础设施]
    E --> G[识别媒体片段]

通过对这些工具和研究方向的了解，用户可以根据具体需求选择合适的标注工具，研究人员也可以在现有基础上探索更多的可能性，推动多媒体标注领域的发展。