视频中的场景分类通常结合计算机视觉技术来分析空间和时间模式。核心方法包括从视频帧中提取视觉特征,并建模帧之间的时间关系。方法范围从传统的特征工程到为序列数据设计的深度学习架构。以下是该领域中使用的关键技术。
1. 基于帧的特征提取与 CNN 卷积神经网络 (CNN) 被广泛用于从单个视频帧中提取空间特征。ResNet 或 VGG 等预训练模型处理每一帧以捕获纹理、对象和场景布局。例如,通过在关键帧中检测到的沙滩、水和天空等特征,可以识别出海滩场景。为了处理视频,这些帧级特征通常使用平均池化或拼接等技术进行聚合。然而,这种方法将视频视为无序的图像集,忽略了运动线索。为了弥补这一点,一些实现会以固定间隔采样帧或使用注意力机制来加权重要帧(例如,对于海滩分类,侧重于显示海浪的帧)。
2. 使用 3D CNN 和 RNN 进行时间建模 为了建模运动,3D CNN 通过增加时间维度来扩展传统的 2D 卷积。例如,C3D 架构使用 3x3x3 的核来处理短视频片段,捕获时空模式,如流水或移动的车辆。或者,循环神经网络 (RNN) 或长短期记忆网络 (LSTM) 分析帧特征序列。一个常见的流程是使用 CNN 提取每帧特征,然后使用 LSTM 来跟踪随时间变化的场景。例如,“公园”场景可以通过结合静态特征(树木、长凳)和运动(行人)来识别。双流网络等混合架构通过并行处理 RGB 帧和光流(运动向量)然后融合输出,进一步提高了准确性。
3. Transformer 和现代架构 最近的方法使用适用于视频的视觉 Transformer (ViT)。这些方法将帧分割成块,在空间和时间维度上应用自注意力机制,并通过全局上下文对场景进行分类。像 TimeSformer 这样的模型将注意力计算分为空间和时间步骤,降低了计算成本。例如,“音乐会”场景可以通过检测舞台灯光(空间)和闪烁模式(时间)来识别。在 Kinetics-400 等大型数据集上进行预训练有助于这些模型泛化。实际实现通常将 ViT 与轻量级时间模块(例如 Video Swin Transformer 中的移位窗口)结合,以平衡准确性和速度。对于部署,开发者可能会在特定领域的数据上微调这些模型——例如,使用体育数据集根据球场布局和球员移动来区分“篮球”和“足球”场景。
在生产系统中,这些技术通常会结合使用。例如,视频平台可能会对短视频片段使用 3D CNN,对长程依赖使用 Transformer,并对结果进行集成以进行最终分类。选择哪种技术取决于计算限制、数据集大小和所需的准确性。