Hki 网络与融合
I Network &
convergence
文献引用格式：吕云玲，井佩光•短视频内容智能分析技术[J].电视技术，2019 , 43 (5 )：16-18.
LV Y L, JING P G. Content - based micro 一 video intelligent analysis technolooy [ J]. Video engineering, 2019, 43
(5) ：16 -18.
中图分类号：G206 文献标志码：A DON10. 16280/j. videoe.2019.05.005
短视频内容智能分析技术
吕云玲】，井佩光
2
(1•天津广播电视台，天津 300202 ；2.天津大学 电气自动化与信息工程学院
，天津
30072)
摘要：随着智能设备的普及以及移动互联网、物联网和云计算的快速崛起，催生了以短视频为代表的新一代媒体经济，而
围绕短视频资源的各种智能处理和分析技术，也成为当前多媒体信息领域的研究热点和前沿课题。尽管当前已有一些研 究开始以短视频语义分析为切入点，致力于解决不同应用场景下的语义分析，但相关研究尚处于相对初始阶段。当前快
速发展的外部环境，给短视 新的契机。以深度学习，张 等新一代人工智能和大数据处理技术的出
现，可以更好助力研究者在应用基础理论和相关解决方案上实现突破，并为实现短视频检索、短视频自动标注及短视频个
等具体应用提 的算法基础。关键词：短视频；人工智能
；
深度学习；张量分解
Content 一 based micro 一 video intelligent
analysis
technology
LV Yunling1 , JING
Peiguang2
(1. Tianjin radio and television station, Tianjin 300202, China
%
2. School ef Electrical and Information Engineering, Tianjin Unwersit#, Tianjin 300072, China
#
Abstract: With
the popularity o- smart devices and the rapid development o- mobile Internet, Internet o- Things, and cloud com
puting ,a new generation o- medic economy represented by shot videe has emerged recently. Against this background,
vvrious in
telligent processing and analysis technolooies around short videe have also become increasingly populao in the field o- multimedio.
Although some studies take short videe resources in the social medio environment as the research object te meet dierent application
scenarios, but still at a relatively initial staae. Currently, the rapid development oC the external
environment
brings new opportuni
ties foe solving micro - videe semantie analysis. Specifically, the emergence oC a new generation oC artificial intelliaencc and bi
dale processing techniques, such as deep learning and tensoe decomposition, cm help researchee made breakthroughs in the basie
theory oC application and related solutions. Furthermore, I also provides solid algorithms te suppoO a series oC specific applicc-
tions, such as shoe videe retrievvl, short videe automatic annotation, and shoe videe personalized recommendation.
Key words
: micro - videe % ayificial intelliaencc % deep learning % tensoe
decomposition
1短视频产业的兴起
2018 ，一 性的
APP软件
——
“音”传，
立成为各
用
APP下载网站
的第一。
同时，
短视频作为一种新兴媒体的代
开始岀现在 。短视频（或 视频）
是指在互联网新媒体上传播共享的时长在1分
以内的视频内容。
区别于传统长视频，短视频具有
更快的传 度、更的
性以及生 与消
之间界限 等 ，能更真实、生、
简
地将所要表达的信息传达给用户。在即将到来的
5G时代，短视频表现 、 性、
价值高
，
轻量化并且善于利用用户碎片化时间等 ，各
互联网公司，诸如腾讯、 、
百度等持续在短
视频领域发力，网易、搜狐、新浪等传统门户网站等 推岀新的短视频应用，短视频市场 发
展。 2018 12 ，
视频用户
6.48
亿,用户使用率为78.2%。
当今，短视频正成为内
容创业、
新闻报道
、社交平台重要传
之一
，几
所有主流的新闻资讯端、网络视频平台、 平
16 《电视技术》第43卷第5期（总第5 4期）
I投稿网址http: 〃www. videoe . cnV啣翹變磴_______________________
W ideo
Engineering
台都 了“短视频”
'
在短视频 发展的初期,一些平台为了用户放宽了相应的监管 ，部分色情、涉政
、
涉暴、广告等 容开始借助短视频进行传播
'
为了更好地助 视频行 性 的发展,
2019
1 9
日中网络视 会发布了《网络短
视频平台管 》(门及
《
网络短视频内容审核标
准细则》
(2
)
,分别从 体 细 '面
为互联网短视频的 传 了 。在管
重剑之下，各平台也加强了
视频内容 ［力
度，以期更快的
容 要求,例如字
［动
公 现有6 000人运 队伍再度扩充至
1 人，快手宣布 团队从
2 000人扩充至
5 000
人。
同时,伴随着人工智能技术 次浪潮的
涌起，与短视频相关的各大公司显现岀对智能分析
技术的极度渴求，它们均不惜投入
人 财
，联合 机构
，力图
分析
、人
智能等高端技术引入其中，从而有效地控制
的运营成本，为 在 的竞争中获取先机。
对 视频智能分析技术的要求 在不
扩展
和细化，其相
成为
学者以及 界
的 。
2 短视频内容智能分析技术研究 现状
伴随着短视频产业的发展，
针对短视频内容分
析的各类 渐成为 的学术界
的
重点,但相对于传统视频智能分析技术
,其整体研
小， 深度 浅， 重 往往
团队的背景和基础， 容和方向相对
分散。例如，在 视频 构建上,
Chen等人
(3
)
构建了 的短视频 用 决短视频流
行度 及场景分类问题,
Nguyen等人
(4
)
构建一
个开放的短视频 用于支撑短视频的分类及等一系列问题的 ；在视频流行度
的
,Chen等人(5) 一种基
推
态学
习的算法用 决短视频的语义流行度 ；在
视频的创 分析上,Redi等人
(6) 构
建短视频 ，并 分析短视频的听觉和
视觉 决短视频创新力的分类问题;在
视频
的场景分类问 ，Zhang等人
(7
)
提岀了一种树诱
导的 态场景分类算法,Liu等人(8目
M 网络与融合_________________I
Network &
convergence II
一种结构化导引的 态字典学习 ，Nio等人⑼ 一种利用
导的深度迁
移模型用 决短视频的场景分类问题,
Liu等
人(10
)
一种基于深度学习的序列化稀疏模型以
视频的场景语义 ；在视频用户行为预,Chen等人(⑴
一种基于时域分 1
机制深度网络模型以更好的解决该类问题。
视频内容分析做为一个新的 ，在国
家自然科学基金的资助下，部分
正逐步开展相
o 如以山东大学为 位的“ 视
频 学习的技术
”，以 学为
位
的“新媒体 下短视频事 ”和以湖南
学为 位“基 态 融合的短视频信
息检索及推荐 ”等等,他们正 从不同
的 体系，不同的 ，
以及不同应用 ：
探 视频内容分析的 ，合 加快其相关
的前进步伐。与之同时， 以合 ：
的身份推动着短视频内容分析技术的发展,美
图公司联合中 识别与计算机视觉学术会议2018 共同举办美图短视频实时分类挑战赛，旨
在解决海 视频的实时分类问题。 头 联
合国际会议 IEEE InteTnaional Conference on Multi-
medie and Expo
( IEEE ICME)于 2019 年共同推岀短
视频内容 与推荐竞赛,希望在 视频内容特
用户行为 决用户行为 问题。正是
些互联网 的加入， 视频资源注入到
学术 领域， 加
了相关技术发展和成熟，
为其最终实用化铺平了 。
3短视频智能 技术发展机遇与挑战对国内外短视频技术及其相关领域的综 分析，可以
对短视频内容智能分析技术的
才 起步,虽然有一些相 报 成功
应用 不 现,但其在 、
深度、
技
术成熟度等诸 ，与传统长视频分析技术
尚存在 距，
在一些实际应用系统研发 '还
有许多瓶颈问题尚未解决，其
进的
有众
的障碍和挑战。在 ，
蓬勃兴起
点开花的 现状,但仍无法掩 对短视频内容
分析的 相 的
体系支撑
的指导。
要是 在其 ，
每个
团队往往从 累和背景岀发，选 视频领域
投稿网址http：//WWW. videoe. cn
1
《电视技术》第43卷第5期(总第514期
)
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