【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多媒体智能信息处理，特别是一种基于视频内容读取分析的知识库构建方法。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展，视频作为信息传播的重要载体，其内容的自动化理解与分析成为了研究热点。传统的视频分析技术侧重于单一模态的信息提取，如仅关注视觉特征或音频特征，而忽略了视频内容中丰富的多模态信息交互，近年来，深度学习技术的兴起极大地推动了视频理解领域的进步，使得从视频中自动提取视觉、听觉及表情特征成为可能；此外，变分自编码器的出现为跨模态情感语义标签的生成提供了新的思路，促进了情感语义图谱的构建。然而，尽管现有技术在视频内容分析方面取得了显著进展，但在知识库构建的系统性和全面性上仍存在诸多挑战。
2、当前的视频内容分析技术主要面临以下几点局限性：首先，大多数方法在处理视频时未能充分整合视觉、听觉及表情特征，导致对视频内容的理解不够全面，无法捕捉视频场景的连续变化和关键事件的发生；其次，现有技术在生成情感语义标签时往往缺乏有效的多模态信息融合策略，这限制了情感语义图谱的准确性和丰富性；再者，视频中的元数据、字幕和描述信息通常被...
【技术保护点】
1.一种基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述接收并预处理视频流，采用深度学习模型提取视觉、听觉及表情特征，构建综合特征向量集，具体步骤为：
3.如权利要求2所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述基于特征向量集，运用长短期记忆网络和三维卷积神经网络捕捉视频场景的连续变化，生成场景演化时间线和关键事件标注，具体步骤为：
4.如权利要求3所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述基于视觉、听觉及表情特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述接收并预处理视频流，采用深度学习模型提取视觉、听觉及表情特征，构建综合特征向量集，具体步骤为：
3.如权利要求2所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述基于特征向量集，运用长短期记忆网络和三维卷积神经网络捕捉视频场景的连续变化，生成场景演化时间线和关键事件标注，具体步骤为：
4.如权利要求3所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述基于视觉、听觉及表情特征，利用变分自编码器损失模型生成跨模态情感语义标签，建立情感语义图谱，具体步骤为：
5.如权利要求4所述的基于视频内容读取分析的知识库构建方法，其特征在于：所述识别视频流中元数据、字幕和描述的实体，具体步骤为：
6.如权利要求5所述的基于视频内容读取分析的...
【专利技术属性】
技术研发人员：方明，
申请(专利权)人：北京麦迪卫康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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