CN112287170B - 一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置，包括如下步骤：A、对短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；B、分别学习潜在表示特征
Figure DDA0002721689240000011
潜在表示特征
Figure DDA0002721689240000012
潜在表示特征
Figure DDA0002721689240000013
和潜在表示特征
Figure DDA0002721689240000014
C、构建重建损失函数
Figure DDA0002721689240000015
D、得到由标签向量组成的标签特征矩阵P；E、利用Multi‑head Attention得到短视频的最终表示；F、对最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure DDA0002721689240000016
H、由重建损失函数
Figure DDA0002721689240000019
和分类损失函数
Figure DDA0002721689240000018
构建目标函数
Figure DDA0002721689240000017
本发明充分利用短视频的模态信息和标签信息，有效解决短视频多标签分类问题，并提高了分类准确度。

Description

一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置
技术领域
本发明涉及一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置。
背景技术
近年来，随着数字媒体技术的飞速发展、智能终端的普及以及社交网络的火热，越来越多的信息采用多媒体内容呈现，高清摄像头、大容量存储和高速的网络连接为用户创造了极其便利的拍摄和分享条件，从而创造了海量的多媒体数据。
短视频作为一种新型的用户生成内容，凭借其创作门槛低、碎片化内容以及较强的社交属性等独特优势在社交网络中受到了极大的欢迎。尤其是2011年以来，伴随着移动互联网终端的普及和网络的提速以及流量资费的降低，短视频迅速获得了包括各大内容平台、粉丝以及资本等多方的支持与青睐。有数据显示，全球移动视频流量已经占据移动数据总流量的一半以上，且持续高速增长。规模庞大的短视频数据很容易湮没用户需要的信息，使得用户难以找到其所期望的短视频信息内容，所以如何有效处理和利用这些信息变得至关重要。
以深度学习为代表的人工智能技术已经成为当今最流行的技术之一，被广泛运用到计算机视觉等众多领域中。因此，将其引入到短视频的分类任务中不仅有利于推动计算机视觉以及多媒体领域相关课题的创新，对于用户体验的提升以及工业界的发展也具有很重要的应用价值和现实意义。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置，充分利用短视频的模态信息和标签信息，有效解决短视频多标签分类问题，并提高了分类准确度。
本发明通过以下技术方案实现：
一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：包括如下步骤：
A、对一个完整的短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；
B、分别学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000021
考虑声音模态特征za后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000022
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000023
和考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000024
C、将步骤B中的四种视觉模态的潜在表示特征堆叠成矩阵
Figure BDA0002721689220000025
将矩阵A输入自动编码器中，得到四种视觉模态的潜在表示特征的公共潜在表示特征H和重建表示
Figure BDA0002721689220000026
并由此构建重建损失函数
Figure BDA0002721689220000027
D、获取步骤A所述短视频的标签信息，采用逆协方差估计策略和图注意力模型探究标签间的相关性并更新标签表示，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P，其中标签特征矩阵P可以采用随机初始化方式得到；
E、利用Multi-head Attention，对公共潜在表示特征H和标签特征矩阵P进行信息融合，得到步骤A所述短视频的最终表示；
F、对步骤E中的最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure BDA0002721689220000028
G、由重建损失函数
Figure BDA0002721689220000029
和分类损失函数
Figure BDA00027216892200000210
构建目标函数
Figure BDA00027216892200000211
并训练至收敛状态，其中，0＜λr＜1。
进一步的，所述步骤B包括：
利用DNN网络学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure BDA00027216892200000212
Figure BDA00027216892200000213
其中，
Figure BDA0002721689220000031
表示特定于视觉特征的映射器，由DNN网络构成，θ0为DNN网络的模型参数；
考虑声音模态特征za后，计算视觉模态特征zv和声音模态特征za的相似程度：
Figure BDA0002721689220000032
把这种相似程度加入视觉模态特征zv中得到
Figure BDA0002721689220000033
Figure BDA0002721689220000034
再通过全连接层学习潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000035
Figure BDA0002721689220000036
其中，fc表示全连接层，θ1为全连接层待学习参数；
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000037
为：
Figure BDA0002721689220000038
其中，
Figure BDA0002721689220000039
θ2为全连接层待学习参数；
考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后，首先获取声音模态特征za和文本模态特征zt的联合信息za&t：
Figure BDA00027216892200000310
潜在表示特征
Figure BDA00027216892200000311
为：
Figure BDA00027216892200000312
其中，
Figure BDA00027216892200000313
z′v＝tanh(θ′zv+b)，dh表示潜在表示特征的维度，θ3为全连接层待学习参数，θ′表示变换权重，b表示偏重。
进一步的，所述步骤C中的公共潜在表示特征H为：H＝gae(A；Wae)，其中，
Figure BDA00027216892200000314
重建表示
Figure BDA00027216892200000315
为：
Figure BDA00027216892200000316
其中，
Figure BDA00027216892200000317
重建损失函数
Figure BDA00027216892200000318
为：
Figure BDA00027216892200000319
其中，gae,gdg为普通的神经网络层，Wae,Wdg为对应网络的待学习参数。
进一步的，所述步骤D包括如下步骤：
D1、获取步骤A所述短视频的标签信息：采用
Figure BDA00027216892200000320
表示标签集合，考虑图G(V，E)(V＝{1,2,...,C}表示标签节点,E∈|V|×|V|表示对应边集合)，对于任意标签节点i，其邻域节点被定义为ρ(i)＝{j:(i,j)∈E}∪{i}，标签节点特征集合为Q＝[q1,q2,...,qC]，
Figure BDA0002721689220000041
为标签C初始特征，
Figure BDA0002721689220000042
表示每个标签的原始特征维度是m，C表示标签类别数量；
D2、引入逆协方差矩阵
Figure BDA0002721689220000043
学习标签间的关系结构：
Figure BDA0002721689220000044
s.t.S≥0；tr(S)＝1；
D3、将标签节点特征集合Q输入图注意层，得到新的标签节点特征集合Q'：
Figure BDA0002721689220000045
Figure BDA0002721689220000046
表示偏差，Mh表示应用在每个标签节点上的特征映射函数，dk表示标签节点特征集合的维度；
D4、更新标签节点特征的相关系数矩阵S'：
Figure BDA0002721689220000047
s.t.S'≥0；tr(S')＝1；
D5、建立两到三个图注意层，重复D3、D4步骤，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P：
Figure BDA0002721689220000048
du表示标签向量的特征维度。
进一步的，所述步骤E包括：
E1、将公共潜在表示特征H作为查询矩阵Q；
E2、计算每一个视觉模态特征的潜在表示特征与每一类标签向量的余弦相似度：
Figure BDA0002721689220000049
以得到相关性矩阵R:
Figure BDA00027216892200000410
其中，pi是取自标签特征矩阵P中的每一个标签向量，n＝[0,1,2,3]；
E3、获取键矩阵K：
Figure BDA0002721689220000051
E4、将自标签特征矩阵P作为值矩阵V；
E5、将查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V作为Multi-head Attention的输入，得到所述短视频的最终表示：
Figure BDA0002721689220000052
其中，
Figure BDA0002721689220000053
Figure BDA0002721689220000054
为投影矩阵，k＝[0,1,2,3]。
进一步的，所述步骤F中的分类损失函数
Figure BDA0002721689220000055
为：
Figure BDA0002721689220000056
其中，
Figure BDA0002721689220000057
进一步的，所述步骤A包括：
先对所述短视频关键帧做ResNet，再对所有帧做平均池操作以获取视觉模态特征zv：
Figure BDA0002721689220000058
利用长短期记忆网络提取声音模态特征za：
Figure BDA0002721689220000059
利用多层感知器提取文本模态特征zt：
Figure BDA00027216892200000510
其中，X＝{Xv,Xa,Xt}表示所述短视频，其中Xv、Xa和Xt表示该短视频的原始视觉信息、原始音频信息和原始文本信息；βv,βa,βt分别表示用来提取短视频的视觉模态特征、音频模态特征和文本模态特征的网络参数。
进一步的，还包括步骤H：输入短视频训练样本集合，直至目标函数
Figure BDA00027216892200000511
收敛，再输入短视频测试样本集合进行测试，并利用覆盖率、排名损失和平均精度三个评价指标来评估测试结果。
本发明还通过以下技术方案实现：
一种基于多模态联合学习的短视频分类装置，包括：
特征提取模块：用于对一个完整的短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；
潜在表示特征获取模块：用于分别学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000061
考虑声音模态特征za后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000062
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000063
和考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000064
重建损失函数构建模块：用于将四种视觉模态的潜在表示特征堆叠成矩阵
Figure BDA0002721689220000065
将矩阵A输入自动编码器中，得到四种视觉模态的潜在表示特征的公共潜在表示特征H和重建表示
Figure BDA0002721689220000066
并由此构建重建损失函数
Figure BDA0002721689220000067
标签特征矩阵获取模块：用于获取步骤A所述短视频的标签信息，采用逆协方差估计策略和图注意力模型探究标签间的相关性并更新标签表示，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P，其中标签特征矩阵P可以采用随机初始化方式得到；
目标函数构建模块：用于利用Multi-head Attention，对公共潜在表示特征H和标签特征矩阵P进行信息融合，得到所述短视频的最终表示；对步骤E中的最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure BDA0002721689220000068
由重建损失函数
Figure BDA0002721689220000069
和分类损失函数
Figure BDA00027216892200000610
构建目标函数
Figure BDA00027216892200000611
并训练至收敛状态，其中，0＜λr＜1。
本发明具有如下有益效果：
1、本发明针对短视频的多模态属性探究基于视觉模态的短视频内容信息表示，以视觉模态为主，从模态缺失角度构建四个潜在表示特征的子空间，来学习模态间信息互补性，获得四个不同的潜在表示特征，又考虑到视觉模态信息的一致性利用自动编码网络学习视觉模态信息的公共潜在表示，这一过程同时考虑到模态缺失问题和模态信息的互补性及一致性，充分利用了短视频的模态信息；本发明探究了短视频的标签信息空间，从逆协方差估计和图注意网络两个层面考虑，提供了标签相关性学习的一种新思路；本发明针对短视频“短，信息不足”的劣势，从内容信息和标签信息两个角度分别学习相关表示，最后利用Multi-Head Attention融合层获得丰富的短视频表示，整个方案充分利用短视频的各模态信息，有效解决短视频多标签分类问题，并提高了分类准确度。
2、本发明利用覆盖率、排名损失和平均精度三个评价指标来评估测试分类结果，确保结果的客观性。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
如图1所示，基于多模态联合学习的短视频分类方法，包括如下步骤：
A、对一个完整的短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；具体包括：
先对所述短视频关键帧做ResNet(残差网络)，再对所有帧做平均池操作以获取视觉模态特征zv：
Figure BDA0002721689220000071
利用长短期记忆网络提取声音模态特征za：
Figure BDA0002721689220000072
利用多层感知器提取文本模态特征zt：
Figure BDA0002721689220000073
其中，X＝{Xv,Xa,Xt}表示所述短视频，其中Xv、Xa和Xt表示该短视频的原始视觉信息、原始音频信息和原始文本信息；βv,βa,βt分别表示用来提取短视频的视觉模态特征、音频模态特征和文本模态特征的网络参数，具体为大于0的自定义参数，实际的取值范围要结合特定的短视频分类任务设定；dv、da、dt分别表示zv、za、zt的维数；
B、分别学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000081
考虑声音模态特征za后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000082
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000083
和考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000084
具体包括：
利用DNN网络学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000085
Figure BDA0002721689220000086
其中，
Figure BDA0002721689220000087
表示特定于视觉特征的映射器，由DNN网络构成，θ0为DNN网络的模型参数；
余弦相似度通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度，向量夹角的余弦值可以用来表征这两个向量的相似性，而且夹角越小，余弦值越接近于1，方向就越吻合，两个向量就越相似；因此把这种相似性加入到原始视觉信息，然后再去学习视觉特征的潜在表示特征，以此实现其他模态信息对视觉信息的补充，具体过程如下所示：
考虑声音模态特征za后，计算视觉模态特征zv和声音模态特征za的相似程度：
Figure BDA0002721689220000088
把这种相似程度加入视觉模态特征zv中得到
Figure BDA0002721689220000089
Figure BDA00027216892200000810
再通过全连接层学习潜在表示特征
Figure BDA00027216892200000811
Figure BDA00027216892200000812
其中，fc表示全连接层，θ1为全连接层待学习参数；
同理，考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA00027216892200000813
为：
Figure BDA00027216892200000814
其中，
Figure BDA00027216892200000815
θ2为全连接层待学习参数；
当声音模态特征za、文本模态特征zt和视觉模态特征zv都存在时，考虑把声音信息和文本信息联合来补充视觉信息，具体为：
考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后，首先获取声音模态特征za和文本模态特征zt的联合信息za&t：
Figure BDA0002721689220000091
潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000092
为：
Figure BDA0002721689220000093
其中，
Figure BDA0002721689220000094
z′v＝tanh(θ′zv+b)，dh表示潜在表示特征的维度，θ3为全连接层待学习参数，θ′表示变换权重，b表示偏重，
Figure BDA0002721689220000095
表示向量与向量相乘；做z′v＝tanh(θ′zv+b)变换，是为了保证原始视觉特征与za&t的维度一致；
C、利用自动编码网络可学习视觉模态信息的一致性，四个子空间学到的四种潜在表示特征应该是相似的，理论上它们都表征同一视觉内容，因此，可采用自动编码器将学习到的四种潜在表示特征尽可能地投影到一个公共空间去，即获取公共潜在表示特征；如此有两个优点，一方面在一定程度上防止了数据的过拟合，对数据进行降维，得到更为紧凑的视觉特征潜在表示，另一方面，加强了四个子空间之间的有效联系，使子空间学习变得更有意义；将步骤B中的四种视觉模态的潜在表示特征堆叠成矩阵
Figure BDA0002721689220000096
将矩阵A输入自动编码器中，得到四种视觉模态的潜在表示特征的公共潜在表示特征H和重建表示
Figure BDA0002721689220000097
并由此构建重建损失函数
Figure BDA0002721689220000098
其中，自动编码器为现有技术；
公共潜在表示特征H为：H＝gae(A；Wae)，其中，
Figure BDA0002721689220000099
重建表示
Figure BDA00027216892200000910
为：
Figure BDA00027216892200000911
其中，
Figure BDA00027216892200000912
重建损失函数
Figure BDA00027216892200000913
为：
Figure BDA00027216892200000914
其中，gae,gdg为普通的神经网络层，Wae,Wdg为对应网络的待学习参数；
D、获取步骤A所述短视频的标签信息，采用逆协方差估计策略和图注意力模型探究标签间的相关性并更新标签表示，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P，其中标签特征矩阵P可以采用随机初始化方式得到；具体为：
D1、获取步骤A所述短视频的标签信息：首先引入图的概念，采用
Figure BDA0002721689220000101
表示标签集合(标签集合是指类别的集合，在任务的最初就已固定，属于已知条件，标签类别可包括舞蹈、健身、唱歌、场景等多种不同类型标签)，考虑图G(V，E)(V＝{1,2,...,C}表示标签节点,E∈|V|×|V|表示对应边集合)，对于任意标签节点i，其邻域节点被定义为ρ(i)＝{j:(i,j)∈E}∪{i}，标签节点特征集合为Q＝[q1,q2,...,qC]，
Figure BDA0002721689220000102
为标签C初始特征，
Figure BDA0002721689220000103
表示每个标签的原始特征维度是m，C表示标签类别数量(标签类别数量为初始条件设定，属于已知条件；短视频分类泛指一系列短视频分类任务，不同任务中C的大小由具体分类任务指定，比如短视频的10分类任务，则C＝10；1000分类任务，则C＝1000)；
D2、由于标签集合
Figure BDA0002721689220000104
中的初始数据关系是未知的，因此引入逆协方差矩阵
Figure BDA0002721689220000105
学习标签间的关系结构：
Figure BDA0002721689220000106
s.t.S≥0；tr(S)＝1；
D3、将标签节点特征集合Q输入图注意层，得到新的标签节点特征集合Q'：
Figure BDA0002721689220000107
*表示向量与数的乘积，
Figure BDA0002721689220000108
表示偏差，Mh表示应用在每个标签节点上的特征映射函数，dk表示标签节点特征集合的维度；
D4、更新标签节点特征的相关系数矩阵S'：
Figure BDA0002721689220000109
s.t.S'≥0；tr(S')＝1；
D5、建立两到三个图注意层，重复D3、D4步骤，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P：
Figure BDA0002721689220000111
du表示标签向量的特征维度；
E、利用Multi-head Attention，对公共潜在表示特征H和标签特征矩阵P进行信息融合，得到步骤A所述短视频的最终表示；具体包括：
E1、将公共潜在表示特征H作为查询矩阵Q；
E2、对于键矩阵K，考虑标签表示和视觉特征表示的相关性，计算每一个视觉模态特征的潜在表示特征与每一类标签向量的余弦相似度：
Figure BDA0002721689220000112
以得到相关性矩阵R:
Figure BDA0002721689220000113
其中，pi是取自标签特征矩阵P中的每一个标签向量，n＝[0,1,2,3]；
E3、获取键矩阵K：
Figure BDA0002721689220000114
E4、将自标签特征矩阵P作为值矩阵V；
E5、Multi-head Attention的输入是查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V，对查询矩阵Q、键矩阵K做线性变换(线性变换为现有技术)，并计算注意力权重αk：
Figure BDA0002721689220000115
根据注意力权重αk，计算短视频的标签向量输出表示headk：
Figure BDA0002721689220000116
因查询矩阵Q有明显的四种语义维度，故k＝[0,1,2,3]；
将四次标签向量输出表示串联起来，并整体做一次线性变换即得到所述短视频的最终表示：
Figure BDA0002721689220000121
其中，
Figure BDA0002721689220000122
为投影矩阵；
F、对步骤E中的最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure BDA0002721689220000123
Figure BDA0002721689220000124
其中，
Figure BDA0002721689220000125
G、由重建损失函数
Figure BDA0002721689220000126
和分类损失函数
Figure BDA0002721689220000127
构建目标函数
Figure BDA0002721689220000128
并训练至收敛状态，其中，0＜λr＜1；
H、输入短视频训练样本集合，直至目标函数
Figure BDA0002721689220000129
收敛，再输入短视频测试样本集合进行测试，并利用覆盖率、排名损失和平均精度三个评价指标来评估测试结果，具体为：
覆盖率coverage用来计算平均需要多大程度的标签以覆盖实例的所有正确标签，它与召回率最佳水平的精确性有松散的联系，其值越小，性能越好，定义如下：
Figure BDA00027216892200001210
其中xi表示第i个短视频，Yi +是第i个短视频的相关标签集，p表示参与实验的短视频总个数。f表示多标签预测器，公式表示当f在标签方面有效时，相关标签的最大等级小于不相关标签的最小等级；
排名损失ranking-loss计算实例的倒序标签对的平均分数，其值越小，性能越好，定义如下：
Figure BDA00027216892200001211
其中xi表示第i个短视频，Yi是第i个短视频的标签集，
Figure BDA0002721689220000131
是其补集，p表示参与实验的短视频总个数，f表示多标签预测器；
平均精度mAP定义如下：
Figure BDA0002721689220000132
Figure BDA0002721689220000133
Figure BDA0002721689220000134
其中，P为单次预测正确率，AP表示n次预测的平均准确率，mAP表示m类不同的视频的AP的平均值。
基于多模态联合学习的短视频分类装置，包括：
特征提取模块：用于对一个完整的短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；
潜在表示特征获取模块：用于分别学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000135
考虑声音模态特征za后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000136
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000137
和考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure BDA0002721689220000138
重建损失函数构建模块：用于将四种视觉模态的潜在表示特征堆叠成矩阵
Figure BDA0002721689220000139
将矩阵A输入自动编码器中，得到四种视觉模态的潜在表示特征的公共潜在表示特征H和重建表示
Figure BDA00027216892200001310
并由此构建重建损失函数
Figure BDA00027216892200001311
标签特征矩阵获取模块：用于获取所述短视频的标签信息，采用逆协方差估计策略和图注意力模型探究标签间的相关性并更新标签表示，以得到由标签向量组成的标签特征矩阵P；
目标函数构建模块：用于利用Multi-head Attention，对公共潜在表示特征H和标签特征矩阵P进行信息融合，得到所述短视频的最终表示；对步骤E中的最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure BDA0002721689220000141
由重建损失函数
Figure BDA0002721689220000142
和分类损失函数
Figure BDA0002721689220000143
构建目标函数
Figure BDA0002721689220000144
并训练至收敛，其中，0＜λr＜1。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，故不能以此限定本发明实施的范围，即依本发明申请专利范围及说明书内容所作的等效变化与修饰，皆应仍属本发明专利涵盖的范围内。

Claims (7)

1.一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：包括如下：
A、对一个完整的短视频提取其视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；
B、分别学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000011
考虑声音模态特征za后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000012
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000013
和考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000014
C、将B中的四种视觉模态的潜在表示特征堆叠成矩阵
Figure FDA0003564982880000015
将矩阵A输入自动编码器中，得到四种视觉模态的潜在表示特征的公共潜在表示特征H和重建表示
Figure FDA0003564982880000016
并由此构建重建损失函数
Figure FDA0003564982880000017
D、获取A所述短视频的标签信息，采用逆协方差估计策略和图注意力模型探究标签间的相关性并更新标签表示，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P，其中标签特征矩阵P采用随机初始化方式得到；
E、利用Multi-head Attention，对公共潜在表示特征H和标签特征矩阵P进行信息融合，得到A所述短视频的最终表示；
F、对E中的最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure FDA0003564982880000018
G、由重建损失函数
Figure FDA0003564982880000019
和分类损失函数
Figure FDA00035649828800000110
构建目标函数
Figure FDA00035649828800000111
并训练至收敛状态，其中，0＜λr＜1；
所述B包括：
利用DNN网络学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure FDA00035649828800000112
Figure FDA00035649828800000113
其中，
Figure FDA00035649828800000114
表示特定于视觉特征的映射器，由DNN网络构成，θ0为DNN网络的模型参数；
考虑声音模态特征za后，计算视觉模态特征zv和声音模态特征za的相似程度：
Figure FDA0003564982880000021
把这种相似程度加入视觉模态特征zv中得到
Figure FDA0003564982880000022
Figure FDA0003564982880000023
再通过全连接层学习潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000024
Figure FDA0003564982880000025
其中，fc表示全连接层，θ1为全连接层待学习参数；
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000026
为：
Figure FDA0003564982880000027
其中，
Figure FDA0003564982880000028
θ2为全连接层待学习参数；
考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后，首先获取声音模态特征za和文本模态特征zt的联合信息za&t：
Figure FDA0003564982880000029
潜在表示特征
Figure FDA00035649828800000210
为：
Figure FDA00035649828800000211
其中，
Figure FDA00035649828800000212
z′v＝tanh(θ′zv+b)，dh表示潜在表示特征的维度，θ3为全连接层待学习参数，θ′表示变换权重，b表示偏重；
所述D包括如下：
D1、获取A所述短视频的标签信息：采用
Figure FDA00035649828800000213
表示标签集合，考虑图G(V,E),V＝{1,2,…,C}表示标签节点,E∈|V|×|V|表示对应边集合，对于任意标签节点i，其邻域节点被定义为ρ(i)＝{j:(i,j)∈E}∪{i}，标签节点特征集合为Q＝[q1,q2,...,qC]，
Figure FDA00035649828800000214
为标签C初始特征，
Figure FDA00035649828800000215
表示每个标签的原始特征维度是m，C表示标签类别数量；
D2、引入逆协方差矩阵
Figure FDA00035649828800000216
学习标签间的关系结构：
Figure FDA00035649828800000217
s.t.S≥0；tr(S)＝1；
D3、将标签节点特征集合Q输入图注意层，得到新的标签节点特征集合Q'：
Figure FDA00035649828800000218
q′i＝∑j∈ρ(i)sij*Mh(qj)+bi，
Figure FDA00035649828800000219
表示偏差，Mh表示应用在每个标签节点上的特征映射函数，dk表示标签节点特征集合的维度；
D4、更新标签节点特征的相关系数矩阵S'：
Figure FDA0003564982880000031
s.t.S'≥0；tr(S')＝1；
D5、建立两到三个图注意层，重复D3、D4，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P：
Figure FDA0003564982880000032
du表示标签向量的特征维度。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：所述C中的公共潜在表示特征H为：H＝gae(A；Wae)，其中，
Figure FDA0003564982880000033
重建表示
Figure FDA0003564982880000034
为：
Figure FDA0003564982880000035
其中，
Figure FDA0003564982880000036
重建损失函数
Figure FDA0003564982880000037
为：
Figure FDA0003564982880000038
其中，gae,gdg为普通的神经网络层，Wae,Wdg为对应网络的待学习参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：所述E包括：
E1、将公共潜在表示特征H作为查询矩阵Q；
E2、计算每一个视觉模态特征的潜在表示特征与每一类标签向量的余弦相似度：
Figure FDA0003564982880000039
以得到相关性矩阵R:
Figure FDA00035649828800000310
其中，pi是取自标签特征矩阵P中的每一个标签向量，n＝[0,1,2,3]；
E3、获取键矩阵K：
Figure FDA0003564982880000041
E4、将自标签特征矩阵P作为值矩阵V；
E5、将查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V作为Multi-head Attention的输入，得到所述短视频的最终表示：
Figure FDA0003564982880000042
其中，
Figure FDA0003564982880000043
Figure FDA0003564982880000044
为投影矩阵，k＝[0,1,2,3]。
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：所述F中的分类损失函数
Figure FDA0003564982880000045
为：
Figure FDA0003564982880000046
其中，
Figure FDA0003564982880000047
5.根据权利要求1至4任一所述的一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：所述A包括：
先对所述短视频关键帧做ResNet，再对所有帧做平均池操作以获取视觉模态特征zv：
Figure FDA0003564982880000048
利用长短期记忆网络提取声音模态特征za：
Figure FDA0003564982880000049
利用多层感知器提取文本模态特征zt：
Figure FDA00035649828800000410
其中，X＝{Xv,Xa,Xt}表示所述短视频，其中Xv、Xa和Xt表示该短视频的原始视觉信息、原始音频信息和原始文本信息；βv,βa,βt分别表示用来提取短视频的视觉模态特征、音频模态特征和文本模态特征的网络参数。
6.根据权利要求1至4任一所述的一种基于多模态联合学习的短视频分类方法，其特征在于：还包括H：输入短视频训练样本集合，直至目标函数
Figure FDA00035649828800000411
收敛，再输入短视频测试样本集合进行测试，并利用覆盖率、排名损失和平均精度三个评价指标来评估测试结果。
7.一种基于多模态联合学习的短视频分类装置，其特征在于：包括：
特征提取模块：用于对一个完整的短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；
潜在表示特征获取模块：用于分别学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000051
考虑声音模态特征za后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000052
考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000053
和考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000054
具体包括：利用DNN网络学习视觉模态特征zv的潜在表示特征
Figure FDA0003564982880000055
Figure FDA0003564982880000056
其中，
Figure FDA0003564982880000057
表示特定于视觉特征的映射器，由DNN网络构成，θ0为DNN网络的模型参数；考虑声音模态特征za后，计算视觉模态特征zv和声音模态特征za的相似程度：
Figure FDA0003564982880000058
把这种相似程度加入视觉模态特征zv中得到
Figure FDA0003564982880000059
Figure FDA00035649828800000510
再通过全连接层学习潜在表示特征
Figure FDA00035649828800000511
Figure FDA00035649828800000512
其中，fc表示全连接层，θ1为全连接层待学习参数；考虑文本模态特征zt后的视觉模态特征的潜在表示特征
Figure FDA00035649828800000513
为：
Figure FDA00035649828800000514
其中，
Figure FDA00035649828800000515
θ2为全连接层待学习参数；考虑声音模态特征za及文本模态特征zt后，首先获取声音模态特征za和文本模态特征zt的联合信息za&t：
Figure FDA00035649828800000516
潜在表示特征
Figure FDA00035649828800000517
为：
Figure FDA00035649828800000518
其中，
Figure FDA00035649828800000519
z′v＝tanh(θ′zv+b)，dh表示潜在表示特征的维度，θ3为全连接层待学习参数，θ′表示变换权重，b表示偏重；
重建损失函数构建模块：用于将四种视觉模态的潜在表示特征堆叠成矩阵
Figure FDA0003564982880000061
将矩阵A输入自动编码器中，得到四种视觉模态的潜在表示特征的公共潜在表示特征H和重建表示
Figure FDA0003564982880000062
并由此构建重建损失函数
Figure FDA0003564982880000063
标签特征矩阵获取模块：用于获取A所述短视频的标签信息，采用逆协方差估计策略和图注意力模型探究标签间的相关性并更新标签表示，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P，其中标签特征矩阵P采用随机初始化方式得到；具体包括：获取A所述短视频的标签信息：采用
Figure FDA0003564982880000064
表示标签集合，考虑图G(V,E),V＝{1,2,…,C}表示标签节点,E∈|V|×|V|表示对应边集合，对于任意标签节点i，其邻域节点被定义为ρ(i)＝{j:(i,j)∈E}∪{i}，标签节点特征集合为Q＝[q1,q2,...,qC]，
Figure FDA0003564982880000065
为标签C初始特征，
Figure FDA0003564982880000066
表示每个标签的原始特征维度是m，C表示标签类别数量；引入逆协方差矩阵
Figure FDA0003564982880000067
学习标签间的关系结构：
Figure FDA0003564982880000068
s.t.S≥0；tr(S)＝1；将标签节点特征集合Q输入图注意层，得到新的标签节点特征集合Q'：
Figure FDA0003564982880000069
q′i＝∑j∈ρ(i)sij*Mh(qj)+bi，
Figure FDA00035649828800000610
表示偏差，Mh表示应用在每个标签节点上的特征映射函数，dk表示标签节点特征集合的维度；更新标签节点特征的相关系数矩阵S'：
Figure FDA00035649828800000611
s.t.S'≥0；tr(S')＝1；建立两到三个图注意层，重复D3、D4，得到由标签向量组成的标签特征矩阵P：
Figure FDA00035649828800000612
du表示标签向量的特征维度；
目标函数构建模块：用于利用Multi-head Attention，对公共潜在表示特征H和标签特征矩阵P进行信息融合，得到所述短视频的最终表示；对E中的最终表示做多标签分类，得到分类损失函数
Figure FDA00035649828800000613
由重建损失函数
Figure FDA00035649828800000614
和分类损失函数
Figure FDA00035649828800000615
构建目标函数
Figure FDA00035649828800000616
并训练至收敛状态，其中，0＜λr＜1。
CN202011089720.1A 2020-10-13 2020-10-13 一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置 Active CN112287170B (zh)

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