【摘 要】
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特种视频(本文特指暴力视频)的智能分类技术有助于实现网络信息内容安全的智能监控。针对现有特种视频多模态特征融合时未考虑语义一致性等问题,本文提出了一种基于音视频多
【机 构】
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中国传媒大学信息与通信工程学院,清华大学电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61801441);北京信息科学与技术国家研究中心跨媒体智能专项资助(No.BNR2019TD01022);“北京市高精尖”学科建设项目(中国传媒大学互联网信息学科);中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.CUC2019B066,No.CUC18A002-2)
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特种视频(本文特指暴力视频)的智能分类技术有助于实现网络信息内容安全的智能监控。针对现有特种视频多模态特征融合时未考虑语义一致性等问题,本文提出了一种基于音视频多模态特征融合与多任务学习的特种视频识别方法。首先,提取特种视频的表观信息和运动信息随时空变化的视觉语义特征及音频信息语义特征;然后,构建具有语义保持的共享特征子空间,以实现音视频多种模态特征的融合;最后,提出基于音视频特征的语义一致性度量和特种视频分类的多任务学习特种视频分类理论框架,设计了对应的损失函数,实现了端到端的特种视频智能识别。实验结果
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