韓爭艷，魚蘇立，劉 斌，張小強，田程軍，曾 強

（中國移動通信集團陜西有限公司，陜西 西安 710000）

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)電視為用戶提供海量高清視頻內(nèi)容。如何實現(xiàn)個性化推薦、內(nèi)容精準投放，如何高效管理和檢索視頻內(nèi)容，值得從業(yè)者思考。傳統(tǒng)的采用文本、圖像等要素的檢索技術已經(jīng)不能滿足互聯(lián)網(wǎng)海量內(nèi)容管理需要，不能夠精準搜索、個性化推送高清視頻內(nèi)容。為推動和促進互聯(lián)網(wǎng)電視業(yè)務蓬勃發(fā)展，基于內(nèi)容的視頻檢索解決方案成為視頻檢索技術熱點研究對象。

基于內(nèi)容的視頻檢索是通過分析視頻內(nèi)容的特征信息來概況描述視頻內(nèi)容[1]，實現(xiàn)視頻內(nèi)容的快速識別、精準檢索，不僅能提供互聯(lián)網(wǎng)海量內(nèi)容分類、搜索，千人千面地個性化推送，還可以提高互聯(lián)網(wǎng)視頻資源的利用效率，對互聯(lián)網(wǎng)電視業(yè)務發(fā)展產(chǎn)生積極影響。

1 基于內(nèi)容的視頻檢索的研究進展

從20 世紀90 年代初期開始，通過描述和總結視頻內(nèi)容關鍵要素實現(xiàn)視頻檢索技術方面的研究取得很多成果。受到技術和條件等各方面限制，當時主要采用手工設計各類特征來提取視頻中的信息，如顏色直方圖、形狀描述符等。

基于內(nèi)容的視頻檢索技術是通過分析視頻內(nèi)容特征要素，提取視頻內(nèi)容的關鍵特征信息實現(xiàn)對視頻內(nèi)容的檢索。隨著大數(shù)據(jù)、智能計算、人工智能（Artificial Intelligence，AI）算法的發(fā)展和使用，基于內(nèi)容的視頻檢索技術向自動化和智能化檢索方向發(fā)展[2]。目前，基于內(nèi)容的視頻檢索的研究重點在于視頻特征提取技術、相似度計算算法和索引技術等方面。

視頻檢索總體分為視頻、場景、鏡頭及圖像幀4 個數(shù)據(jù)結構。關鍵幀是能呈現(xiàn)鏡頭中主要內(nèi)容信息的圖像幀。分析各關鍵鏡頭，提取鏡頭中的關鍵幀，然后利用關鍵幀把鏡頭內(nèi)容精準展示出來。確定關鍵幀的數(shù)量是提取關鍵幀環(huán)節(jié)中重要環(huán)節(jié)，通過統(tǒng)計鏡頭中每幀的差異計算方差，然后通過方差來分析、判斷鏡頭內(nèi)容的復雜度和差異度等要素。

2 視頻特征提取

視頻特征提取是基于視頻內(nèi)容并從中提取出能夠描述視頻內(nèi)容的特征信息視頻檢索核心技術。通過分析視頻圖像顏色、圖形形狀、線條紋理及運動動態(tài)等方式提取視頻特征。其中，顏色特征可以通過直方圖、顏色矩等方法來提取，紋理特征可以通過局部二值模式、小波變換等方法來提取，形狀特征可以通過邊界描述符、尺度不變特征變換等方法來提取，運動特征可以通過光流、動作描述符等方法來提取。隨著機器視覺領域研究的不斷深入，深度學習技術逐漸成為視頻特征提取的主要方法。

視頻特征分析對視頻進行后處理，以提取低級別特征，如鏡頭變化率和類型、光流級別、移動和客觀特征，如出現(xiàn)在幀中的對象、人體動作、設置、事件以及抽象特征（如美學）等。提取的客觀和抽象特征在這里被稱為視頻標簽。

基于圖像的特征提取是將視頻中的每一幀都看作一張圖片，對每幀進行圖像處理，提取出圖形上具有代表性的特征，如圖形顏色、線條紋理及形態(tài)等。

運動是視頻數(shù)據(jù)中最明顯的特征，基于運動的特征提取是指從運動數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，以便進行運動動態(tài)分析和分類識別等任務。因此，基于運動的特征提取也是分析視頻內(nèi)容特性的關鍵技術手段。

視頻中的聲音也是視頻特征提取的要素。通過分析視頻中的聲音，可以提取出如音高、節(jié)奏及語音識別等方面的特征。

3 相似度計算

相似度計算將視頻之間的相似度相似的視頻歸為一類，方便用戶查找相關視頻。通常，相似度計算方法有歐式距離、余弦相似度、海明距離等，此外還有一些基于分類、聚類的相似度計算方法，如支持向量機、k 近鄰算法等。在人工智能領域，距離和相似度是基本的概念，它們在機器視覺和自然語言處理等領域有舉足輕重的應用，這些概念絕大多數(shù)源于數(shù)學領域的測度度量等概念[3]。下面介紹常用的相似度計算技術。

3.1 歐氏距離

歐式距離能夠計算多維空間中兩個點之間的絕對距離，也就是數(shù)學計算中兩點之間的直線距離。歐氏距離可以應用在各個業(yè)務領域。當數(shù)據(jù)結構每個點數(shù)據(jù)集中而且數(shù)據(jù)連續(xù)時，通常采用歐式距離進行計算。

3.2 余弦相似度

余弦相似度是計算兩個向量之間相似性的方法，用于文本數(shù)據(jù)的相似度計算。余弦相似度是從多維空間將兩個向量投影到具體點，計算夾角余弦值。余弦相似度應用在內(nèi)容信息分類、檢索等領域。

3.3 海明距離

海明碼可以檢測和糾錯數(shù)據(jù)傳輸中的誤碼。傳輸數(shù)據(jù)使用海明碼方式進行編碼，在發(fā)送方對原始數(shù)據(jù)進行冗余編碼，得到一個包含冗余信息的編碼數(shù)據(jù)，如1011010。假如在數(shù)據(jù)傳輸過程中中斷出錯導致第二位變成了1，那么接收方根據(jù)海明碼就會檢測錯誤，并且根據(jù)冗余信息進行數(shù)據(jù)糾錯，將數(shù)據(jù)恢復為1011。這個過程就是海明碼的工作原理。

4 索引技術

索引技術是將視頻中的圖像內(nèi)容轉化為可供檢索的要素信息，方便用戶在海量的視頻內(nèi)容庫中檢索感興趣的視頻文件[4]。常用的索引技術包括倒排索引、哈希索引及樹形索引等。視頻索引的目標是將視頻內(nèi)容轉換成可以被快速查詢的數(shù)據(jù)結構。下面是3 種常見的視頻索引技術。

4.1 基于幀的索引

關鍵幀是能代表視頻圖像中重要事件的重要的幀。通過關鍵幀索引，能提高內(nèi)容關鍵事件檢索效率。鏡頭內(nèi)幀間相似度較高，可以利用圖論、曲線分裂、聚類和奇異值分解的方法提取關鍵幀。這些方法的基本思路是把一幀看成是多維特征空間中的一點，選擇的關鍵幀是點的子集。這些子集能夠概括特征距離內(nèi)其他要素，表明場景形態(tài)。

4.2 基于時間碼的索引

時間碼是視頻中每一幀的時間標記，標識視頻中每一幀的時間戳。通過對視頻時間戳進行索引，可以實現(xiàn)視頻時間的精準定位。對圖像幀索引時，視頻中每個幀都被賦予唯一性標簽，這些值顯示已記錄的素材總數(shù)或時間戳，就像剪輯時間軸的全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）。視頻內(nèi)容中的每個幀都被分配全局唯一標識位，通過時間碼索引可以精準查找。通過搜索記錄的圖像幀時間碼可以快速找到視頻內(nèi)容。時間碼是現(xiàn)代數(shù)字視頻索引的原始數(shù)據(jù)，是視頻內(nèi)容結合的粘合劑，是視頻內(nèi)容能夠完整連續(xù)播放的根本。

4.3 基于元數(shù)據(jù)的索引

元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，是主要描述數(shù)據(jù)屬性的信息，標識如指示文件記錄、歷史數(shù)據(jù)、存儲位置、資源查找等功能的屬性信息，基于視頻標題、內(nèi)容摘要及熱點關鍵詞等對視頻完成概況描述[5]。通過對元數(shù)據(jù)進行索引，可以快捷找到所需內(nèi)容的視頻。此外，建立基于該元數(shù)據(jù)的搜索索引，可以向使用者提供更強大的搜索解決方案。例如，索引口頭語和人臉可以實現(xiàn)在視頻中查找某人說的某些詞或查找兩個人在一起畫面的搜索體驗?；诖祟愐曨l元數(shù)據(jù)的搜索適用于新聞機構、教育機構、廣播公司等，通常也適用于任何擁有用戶需要搜索的視頻庫的行業(yè)。

5 發(fā)展趨勢和未來研究方向

隨著科技進步和互聯(lián)網(wǎng)電視不斷發(fā)展變革，基于內(nèi)容的視頻檢索技術發(fā)展的領域，未來研究可以從4 個方向進行深入探討。一，基于深度學習的視頻檢索技術將越發(fā)成熟，如基于各類數(shù)據(jù)模型的視頻特征提取方法。二，基于多模態(tài)信息融合的視頻檢索方法將得到更多的研究，如融合視頻、文本及音頻等多模態(tài)信息來實現(xiàn)視頻檢索。三，基于場景、情感等語義信息的視頻檢索方法將得到更多的關注，如采用情感識別、場景分析等方法來提高視頻檢索的準確性。四，視頻檢索技術在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的應用將得到更廣泛的關注，如采用分布式計算、大數(shù)據(jù)分析等方法來實現(xiàn)視頻檢索[6]。

6 結語

基于內(nèi)容的視頻檢索領域未來將充滿挑戰(zhàn)，未來的AI 視頻技術將帶來更多的創(chuàng)新，使視頻制作更加高效、智能和個性化。AI 技術的發(fā)展將推動視頻制作領域不斷發(fā)展和創(chuàng)新，為受眾帶來更加出色的視頻作品。同時需要從業(yè)者不斷探索和創(chuàng)新，未來還有很多需要解決的問題和研發(fā)方向，需要不斷地進行深入研究。