16、视频暴力检测与孟加拉语文本摘要的创新方法

视频暴力检测与孟加拉语文本摘要的创新方法

在当今数字化时代，视频内容的暴力检测以及文本摘要技术都有着重要的应用价值。本文将介绍两种创新的方法，一种是用于视频暴力检测的VioNet模型，另一种是基于排名方法提升孟加拉语文本摘要质量的技术。

VioNet：增强型视频暴力检测方法

VioNet模型结合了3D - CNN模型和带有双向长短期记忆网络（Bi - LSTM）的视觉变换器的特征，能够同时捕捉视频中的空间和时间信息，从而构建出更强大、准确的暴力检测系统。

特征融合

在特征融合步骤中，将从视觉变换器、Bi - LSTM和3D卷积模型中提取的特征进行组合，并传递到前馈网络。形状为[16 × 300]的嵌入张量被展平，然后通过三个全连接神经网络进行处理。前两层分别有128和64个神经元，最后一层有2个神经元，用于将视频分类为暴力或非暴力类别。每层之后应用激活函数引入非线性，最后一层使用sigmoid函数。

数据集

为了评估模型性能，使用了三个不同的数据集：
- Hockey Fight ：包含1000个视频，其中500个展示了曲棍球运动员的身体冲突，另外500个是非暴力的比赛画面。这些视频在实际的职业曲棍球比赛中录制，存在噪声，常导致误分类，视频时长约为4 - 5秒。
- Violent Flow ：包含2000个视频片段，1000个是暴力内容，1000个是非暴力内容。整个视频档案包含实际的人群暴力画面，视频大小有很多变体，在输入模型前需要进行预处理，大多数视频时长在10 - 15秒之间。
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