發(fā)布時間：2018-06-14 23:30

  本文選題：行為識別 + 視頻描述生成��； 參考：《電子科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：視頻智能分析一直是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。其中涉及到不同的研究問題,包括視頻語義分割,視頻追蹤,視頻檢索,行為識別以及視頻描述生成等等。為了更進一步構(gòu)建視頻內(nèi)容與高層語義之間的橋梁,本文圍繞兩個具體的視頻應(yīng)用進行深入研究:視頻中的行為識別和視頻描述生成。具體而言,我們把行為識別視作低層語義分類問題。而將視頻描述問題視作為高層語義生成問題。因為該任務(wù)要求同時理解視覺內(nèi)容和自然語言。而針對這些問題的挑戰(zhàn),本文具體研究兩個問題:1)如何構(gòu)建一個算法計算視頻對應(yīng)的模式。2)如何構(gòu)建一個有效的計算框架來架起視頻內(nèi)容與自然語言的橋梁。對于視頻中的行為識別而言,傳統(tǒng)的方法將此問題化為多分類問題,并且提出了不同的視頻特征提取方法。然而,傳統(tǒng)的方法基于低層信息進行提取,比如從視覺紋理信息或者視頻中的運動估計值。由于提取的信息單一,不能很好的代表視頻內(nèi)容,進而導致所優(yōu)化的分類器并不是最優(yōu)的。而作為深度學習中的一項技術(shù),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將特征學習和分類器學習融合為一個整體,并且成功應(yīng)用在視頻中的行為識別方面。然而,當前提出的并應(yīng)用在行為識別方面的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架仍具有三種限制:1)輸入網(wǎng)絡(luò)的視頻的空間尺寸必須固定大小;2)輸入網(wǎng)絡(luò)的視頻的時長固定;3)網(wǎng)絡(luò)提取短時序結(jié)構(gòu)的特征。這使得網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用在極強的限制條件下,不利于現(xiàn)實場景下的應(yīng)用擴展。為了解決以上的問題,本文提出一種基于3D卷積網(wǎng)絡(luò)的端到端識別模型。該模型實現(xiàn)在任意尺度和時長的視頻條件下進行行為識別。具體而言,首先將一個視頻劃分為一系列連續(xù)的視頻片段。然后,將連續(xù)的視頻片段輸入到由卷積計算層和時空金字塔池化層組成的3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到連續(xù)的視頻片段特征。然后通過長短記憶模型計算全局的視頻特征作為行為模式。我們在UCF101,HMDB51和ACT三個通用的數(shù)據(jù)集上評估提出的模型。實驗結(jié)果顯示,和目前流行的2D或3D為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,提出的方法在識別性能上得到了提升。在視頻描述生成方面,以編碼-解碼為基礎(chǔ)的框架已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。最近,時序注意力機制已經(jīng)被提出并且被證明能夠提升以編碼-解碼為基礎(chǔ)的描述生成模型的性能。然而,時序注意力機制只解決了視頻內(nèi)容的選取。對于語句的上下文則是由先驗語義而定。然而,在視頻描述生成這個方面,目前的方法沒有同時考慮時序注意力機制和先驗語義建模。為了解決這個問題,本文提出一個新的端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能夠?qū)⒏邔拥囊曈X語義概念融入到時序注意力機制,并促進生成更準確的視頻描述。在提出的框架中,編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于提取視頻的視覺特征,并且通過該特征預(yù)測語義概念。同時,解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)視覺特征與語義信息來生成連貫的自然語言句子。具體而言,解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了視覺特征和語義表達特征。并且將語義信息和注意力機制嵌入到GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元中去更加準確的學習句子的生成。本文在兩個代表性的數(shù)據(jù)集上(MSVD和MSRVTT)驗證提出的框架。實驗結(jié)果顯示提出的網(wǎng)絡(luò)模型在BLEU和METEOR兩個評價標準上,比以往的方法得到更好的性能評估。
[Abstract]:Video intelligence analysis has been a hot topic in the field of computer vision. It involves different research issues, including video semantic segmentation, video tracking, video retrieval, behavior recognition and video description generation. In order to further build a bridge between video content and high level semantics, this paper focuses on two specific videos. Conduct in-depth study: behavior recognition and video description generation in video. Specifically, we regard behavior recognition as a low level semantic classification problem. Video description is considered as a high-level semantic generation problem. The task requires simultaneous understanding of visual content and natural language. Two problems: 1) how to build an algorithm for computing video corresponding to.2) how to build an effective framework to build a bridge between video content and natural language. For the behavior recognition in video, the traditional method turns this problem into a multi classification problem, and presents different methods of video feature extraction. The traditional method is based on low level information, such as the motion estimation from visual texture information or video. Because the extracted information is single, it can not represent the video content well, and the optimized classifier is not optimal. As a technique in depth learning, the convolution neural network will learn the feature and the feature. Classifier learning is integrated into a whole and is successfully applied to behavior recognition in video. However, the current convolution neural network framework which is proposed and applied to behavior recognition still has three limitations: 1) the space size of the video in the input network must be fixed in size; 2) the time length of the video in the input network; 3) network extraction. In order to solve the above problems, this paper proposes an end to end recognition model based on 3D convolution network. This model implements the behavior recognition under arbitrary and long time video conditions. First, a video is divided into a series of continuous video clips. Then, the continuous video clips are input into the 3D neural network composed of the convolution computing layer and the spatio-temporal Pyramid pool layer to get the continuous video clip features. Then the video features of the global video are calculated by the long and short memory model as the behavior pattern. We are in the UCF101, The experimental results show that the proposed method has been improved in recognition performance compared with the current popular 2D or 3D based neural network models. In the aspect of video description generation, the framework based on encoding and decoding has been widely used. Recently, time series has been applied to HMDB51 and 3D based neural network models. The attention mechanism has been proposed and proved to be able to improve the performance of the description generation model based on the coding decode. However, the time series attention mechanism only solves the selection of video content. The context of the statement is determined by a priori semantics. However, the current method is not tested at the same time in the aspect of video description generation. In order to solve this problem, this paper proposes a new end to end neural network model, which can integrate the high-level visual semantic concepts into the time series attention mechanism and promote more accurate video description. In the frame, the coded neural network model is used to extract video. The visual features are predicted and the semantic concepts are predicted by this feature. At the same time, the neural network is decoded to generate coherent natural language sentences based on visual features and semantic information. In particular, the decoded neural network combines the visual features and semantic expression features. And the semantic information and attention mechanism are embedded into the GRU neural network unit. To more accurately learn the generation of sentences. This paper validates the proposed framework on two representative data sets (MSVD and MSRVTT). The experimental results show that the proposed network model is better performance evaluation than previous methods on the two evaluation criteria of BLEU and METEOR.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP181

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本文編號：2019450