葉柯 陳相余 麻福旦

摘 要：計算機(jī)視覺（Computer Vision，CV）與自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)已逐漸趨于成熟，結(jié)合視覺和語言的多模態(tài)領(lǐng)域技術(shù)將成為學(xué)界和業(yè)界的研究熱點(diǎn)。文章使用CLIP 預(yù)訓(xùn)練模型，結(jié)合圖像與語言兩種模態(tài)信息，進(jìn)一步將圖像拓展至視頻，利用 Fmpeg 處理視頻，并對視頻與文本信息進(jìn)行嵌入（embedding）和余弦相似度匹配，從而實(shí)現(xiàn)利用純文本檢索視頻中符合該文本語義的片段。

關(guān)鍵詞：多模態(tài);CLIP;FFmpeg 處理;文本檢索視頻

中圖法分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

１ 引言

隨著社交媒體和視頻分享平臺的迅猛發(fā)展，人們每天都生產(chǎn)大量的視頻內(nèi)容，這些視頻包含豐富的視覺信息。然而，要從龐大的視頻庫中檢索到與特定文本語義相關(guān)的片段卻變得愈發(fā)具有挑戰(zhàn)性，除了用人眼進(jìn)行人工檢索這種費(fèi)時費(fèi)力的解決方案外，傳統(tǒng)的基于文本的檢索方法難以充分利用視頻中的視覺信息，而基于視覺的方法又難以理解文本語義。因此，將視覺和語言進(jìn)行融合的多模態(tài)技術(shù)成為解決這一難題的關(guān)鍵。

綜上所述，高效可用的多模態(tài)視頻文本檢索具有廣泛的應(yīng)用前景和重要的實(shí)際意義，可以為大規(guī)模視頻內(nèi)容的管理和組織提供強(qiáng)有力的工具。

２ 發(fā)展現(xiàn)狀

近年來， 深度學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型快速發(fā)展，Ｚｈａｎｇ［１］ 總結(jié)了視頻文本定位任務(wù)的基本概念和當(dāng)前的研究現(xiàn)狀，并對主流的解決方案進(jìn)行了分類。主流視頻文本檢索方案如圖１ 所示。

目前，視頻文本定位方案通常需要經(jīng)過訓(xùn)練，以便模型能夠?qū)W會正確地定位視頻中的文本。例如，Ｇａｏ［２］ 第一次提出了視頻文本定位的范式，利用滑動窗口的方式截取視頻片段并與標(biāo)簽進(jìn)行匹配，隨后Ｙｕａｎ［３］ 去掉了滑動窗口算法，引入ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，Ｚｈａｎ 在ＶＳＬＮｅｔ［４］ 中引入了ｑｕｅｒｙ?ｇｕｉｄｅ?ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ 機(jī)制，進(jìn)一步提升了檢索精度；為了訓(xùn)練這樣的模型，其采用了使用標(biāo)注的ｓｔａｒｔ 和ｅｎｄ 標(biāo)簽來指示文本在視頻中的位置。在標(biāo)注數(shù)據(jù)集時，標(biāo)注人員根據(jù)視頻中出現(xiàn)的文本內(nèi)容和時間點(diǎn)，手動標(biāo)注出文本的起始位置和結(jié)束位置?；诖耍谟?xùn)練過程中模型可以通過學(xué)習(xí)這些標(biāo)簽來理解文本在視頻中的位置關(guān)系。

然而，這種訓(xùn)練方式往往導(dǎo)致模型的泛化性較差，即在面對新的、未見過的視頻場景時，模型無法準(zhǔn)確地進(jìn)行文本定位。并且訓(xùn)練過程產(chǎn)生的成本通常較高，故期望能夠采用無監(jiān)督的方式進(jìn)行視頻文本定位，不僅可以保證更好的魯棒性，而且更能節(jié)省人工標(biāo)注等數(shù)據(jù)及相關(guān)的訓(xùn)練成本。在多模態(tài)方面，ＯｐｅｎＡＩ 通過對比學(xué)習(xí)的方式訓(xùn)練得到ＣＬＩＰ 模型，作為預(yù)訓(xùn)練模型，它可以同時理解圖片和文本的語義信息，且能夠在沒有任何特定任務(wù)標(biāo)注的情況下，學(xué)習(xí)到跨模態(tài)的語義表示，這使得ＣＬＩＰ 在圖像分類、文本分類、圖像生成描述等［５］ 多種任務(wù)上都有出色表現(xiàn)。本文利用ＣＬＩＰ 預(yù)訓(xùn)練模型，將圖片拓展為視頻，實(shí)現(xiàn)ｚｅｒｏ?ｓｈｏｔ 的視頻文本檢索。

３ 系統(tǒng)構(gòu)建

３．１ 前端設(shè)計

系統(tǒng)前端使用Ｓｔｒｅａｍｌｉｔ 框架搭建。Ｓｔｒｅａｍｌｉｔ 是一個用于構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的開源Ｐｙｔｈｏｎ 框架，其具有簡單的ＡＰＩ 和直觀的設(shè)計，便于構(gòu)建交互式應(yīng)用程序，可使用少量代碼創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化和用戶界面；頁面可以即時顯示和預(yù)覽應(yīng)用程序的變化，進(jìn)行快速調(diào)試和實(shí)驗(yàn)；同時，Ｓｔｒｅａｍｌｉｔ 的自動化布局功能使得構(gòu)建應(yīng)用程序界面變得更加簡單和高效，其開源的組件化模式具有可重用性、模塊化開發(fā)、易于維護(hù)和更新、可測試性以及靈活性和可擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)前端交互界面如圖２ 所示。

３．２ 后端設(shè)計

使用Ｐｙｔｈｏｎ 進(jìn)行后端開發(fā)，并使用ＦＦｍｐｅｇ 對上傳的視頻進(jìn)行處理。ＦＦｍｐｅｇ 是一個開源的多媒體處理工具集，提供了多種音頻和視頻處理功能，它可以用于轉(zhuǎn)換、編輯和流式傳輸多媒體內(nèi)容，支持幾乎所有常見的音頻和視頻格式。前端Ｓｔｒｅａｍｌｉｔ 為Ｐｙｔｈｏｎ框架，簡單易用，可直接與后端交互，故在后端進(jìn)行模塊化功能編程時，在前端框架中通過函數(shù)接口的方式來調(diào)用后端算法和模型，在一定程度上降低了系統(tǒng)的耦合度，并且采用并行的策略調(diào)用后端算法，這使得系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)多線程的監(jiān)聽，可以有效防止函數(shù)接口堵塞等待問題。

用戶自行上傳視頻，進(jìn)行預(yù)處理后，輸入目標(biāo)視頻片段相關(guān)的文本即可進(jìn)行檢索，如圖３、圖４ 所示。

由此可見，基于ＣＬＩＰ 預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)的ｚｅｒｏ?ｓｈｏｔ視頻文本檢索任務(wù)無需經(jīng)過訓(xùn)練，僅通過推理，便可以準(zhǔn)確地提取視頻片段中的人物行為信息，顯示出其優(yōu)秀的泛化性和用于視頻文本檢索的巨大潛力。除對行為信息的視頻檢索外，本文同樣對視頻中個體特征的識別進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

對于同一個視頻，用戶可以通過文本描述想要檢索的個體特征，如“ｗｈｉｔｅ ｄｏｇ”“ｙｅｌｌｏｗ ｄｏｇ”，實(shí)現(xiàn)語義級別的視頻片段定位，如圖５、圖６ 所示。

３．３ 視頻文本檢索系統(tǒng)設(shè)計

首先，利用ＦＦｍｐｅｇ 對用戶上傳的視頻進(jìn)行裁剪，離散地抽取視頻中若干幀，這可以有效地減少視頻特征中的冗余信息以及計算量。其次，利用ＣＬＩＰ 對抽得的幀進(jìn)行特征提取和嵌入向量，用戶輸入文本信息后，再利用ＣＬＩＰ 將文本進(jìn)行特征提取得到嵌入向量。

最后，將文本特征與視頻特征進(jìn)行匹配，計算ｃｏｓｉｎｅ?ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，根據(jù)用戶前端控制的ｔｏｐ?ｋ 來決定索引返回的視頻片段數(shù)量，然后根據(jù)相似度計算得到視頻片段并與文本匹配分?jǐn)?shù)進(jìn)行降序反饋和顯示。視頻文本檢索系統(tǒng)設(shè)計如圖７ 所示。

４ 結(jié)束語

針對近年來視頻數(shù)據(jù)爆炸式增長的狀況，本文基于ＣＬＩＰ 預(yù)訓(xùn)練模型，利用文本實(shí)現(xiàn)視頻檢索，大幅降低人工進(jìn)行視頻檢索的成本。未來，隨著硬件算力的增長，該模型將會有更大的使用空間，相信在相關(guān)技術(shù)更加成熟后，這套系統(tǒng)可以被應(yīng)用到社會更多行業(yè)中。例如，公安部門可以利用文本在海量的監(jiān)控視頻中尋找關(guān)鍵片段；利用輔助剪輯的功能幫助視頻后期相關(guān)人員在若干小時的拍攝素材中尋找想要的片段等。

參考文獻(xiàn)：

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［５］ ＲＡＤＦＯＲＤ Ａ，ＫＩＭ Ｊ Ｗ，ＨＡＬＬＡＣＹ Ｃ，ｅｔ ａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｅｒ?ａｂｌｅ Ｖｉｓｕａｌ Ｍｏｄｅｌｓ Ｆｒｏｍ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，２０２１，１０（１３９）：８７４８?８７６３．

作者簡介：

葉柯（２００２—），本科，研究方向：多模態(tài)、文本生成、目標(biāo)檢測。