《 微视频理解的多模态学习 》
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内容简介
与传统的长视频不同，微视频通常由智能移动设备在几秒钟内随时随地录制。由于其简短和低带宽成本，微视频正获得越来越多的用户热情。微视频的蓬勃发展为许多有前途的应用打开了大门，从网络内容缓存到在线广告。因此，开发一种有效的高阶微视频理解方案是非常必要的。
然而，微视频的理解并非易事，主要面临以下挑战:
（1）如何表现只传达一个或几个高层次主题或概念的微视频；
（2）如何利用场地类别的层级结构来指导微视频分析；
（3）如何缓解复杂的周边环境和相机抖动带来的低质量影响；
（4）如何对多模态序列数据建模，即文本、声学、视觉和社会模式，以增强对微视频的理解；
（5）如何构建大规模的基准数据集进行分析。
迄今为止，这些挑战在很大程度上尚未得到探索。
在这本书中，我们通过提出一些最先进的多模式学习理论来解决上述挑战。为了证明这些模型的有效性，我们将它们应用到微视频理解的三个实际任务中：流行度预测、场地类别估计和微视频路由。特别地，我们首先为这些实际任务构建了三个大型的真实世界微视频数据集。然后，我们提出了一个用于微视频流行度预测的多模态转换学习框架。此外，我们还介绍了几种多模态合作学习方法和一种用于微视频场馆类别估计的多模态转移学习方案，同时提出了一种基于多模态顺序学习的微视频推荐方法。最后，我们进行了总结，并指出了在多模态学习的微视频理解的未来研究方向。
作者介绍
山东大学计算机科学与技术学院教授。此外，他还是山东人工智能研究所的兼职院长。2009年获西安交通大学工程学士学位，2013年获新加坡国立大学博士学位。博士毕业后，他继续在新加坡国立大学做了三年半的研究员。他的研究兴趣主要集中在多媒体计算和信息检索方面。聂博士为SIGIR、ACM MM、TOIS和TIP撰写和/或合著论文100多篇，获得超过4800篇谷歌学者引用。他是信息科学的AE, ACM MM 2018/2019的区域主席。
Meng Liu
山东大学计算科学与技术学院的博士生。2016年，她获得了中国大连理工大学计算数学硕士学位。她的研究兴趣是多媒体计算和信息检索。她的工作的各个部分已经在顶级论坛和期刊上发表过，比如SIGIR、MM和IEEE TIP。她曾担任各种会议和期刊的审稿人和副审稿人，如MMM、MM、PCM、JVCI和INS。
Xuemeng Song
2012年获中国科学技术大学理学士学位，2016年获新加坡国立大学计算学院博士学位。她目前是中国济南山东大学的助理教授。她的研究兴趣包括信息检索和社会网络分析。曾在ACM SIGIR、MM、TOIS等一线发表论文数篇。此外，她还担任过许多顶级会议和期刊的审稿人。
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