根据视频内容提取关键特征 动作 物体 文本 语音 人物等

Posted 2023-05-07 myrj

发现了一个有趣的AI应用，Embedding除了可以应用于文本向量化检索之外，也可以用于视频领域，Twelve Labs这家公司发布了一个AI工具，支持通过自然语言检索视频中的任意内容。通过从视频中提取关键特征，如动作、物体、屏幕上的文本、语音和人物，将所有这些信息转化为向量表示，使得面向海量视频内容的语义检索成为可能。

Demo中可以看到，这个工具实现了视频特征提取+视频位置定位，还是要强调一下，这个并不是通过视频字幕文本实现的定位，对于没有任何对话的视频，也可以通过视频内的动作、物体信息来定位。

可以预见的是这项技术可以广泛应用于视频网站海量内容检索、视频剪辑软件内的素材管理、搜索引擎的视频内容检索等，也有希望直接集成到操作系统级别。

展开联想一下，随着视频信息的向量化，除了检索场景外，也可以用于视频内容的分类，整理，摘要，提取关键信息，推荐等场景。过去各大短视频平台靠着大量人工标注的方式为用户提供视频内容推荐，这项技术也许可以大大减少这项工作所需的人力

目标跟踪基于matlab光流法运动视频跟踪含Matlab源码 1357期

一、光流场简介

1 案例背景
运动视觉研究的内容是如何从变化场景中的一系列不同时刻的图像中提取有关场景中物体的形状、位置和运动的信息。根据研究的方法，它可以分为两类：基于特征的方法和基于光流场的方法。基于特征的方法抽取特征点，是离散的；光流场属于运动数据研究范畴，是基于连续的图像序列，并直接对其进行运动估计，可以求得图像中每一像素处所对应物体的运动信息。
当物体运动时， 在图像上对应物体的亮度模式也在运动。光流(Optical Flow) 是指图像中亮度模式运动的速度，光流场是一种二维瞬时速度场，它是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。光流不仅包含了被观察物体的运动信息，而且携带着有关场景的三维结构信息。本案例基于Computer Vision System Toolbox， 使用光流场算法对交通视频中汽车的运动进行检测和估计。

2 理论基础
2.1光流法检测运动原理
光流场是指图像灰度模式的表观运动，它是一种像素级的运动。光流法检测运动物体的基本原理是：根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动物体，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的；当图像中有运动物体时，由于目标和图像背景存在相对运动，所以运动物体所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，从而检测出运动物体及其位置。但是光流法的优点在于，光流不仅携带了运动物体的运动信息，还携带了有关三维结构的丰富信息，它能够在不知道场景任何信息的情况下，检测出运动的图像。基于光流场的运动检测的步骤如图1所示。在理想情况下，光流场和二维运动场互相吻合，但这一命题不总是对的。如图2所示，一个均匀球体在