張皓翔，尚麟宇

(北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044)

為了實(shí)現(xiàn)基于概念視頻檢索中從底層內(nèi)容到查詢(xún)的語(yǔ)義貫通，應(yīng)用基于WordNet詞典的語(yǔ)義相似度算法，通過(guò)對(duì)三種不同原理的算法對(duì)比應(yīng)用，得出基于信息量算法在本應(yīng)用中更有優(yōu)勢(shì)，語(yǔ)義匹配可以提高檢索精度，最優(yōu)映射數(shù)目為2至3個(gè)，以及在目前發(fā)展水平下，映射到合適的概念比檢測(cè)器精度更合適四個(gè)重要結(jié)論.

語(yǔ)義視頻檢索;相似度算法;查詢(xún)預(yù)處理;概念檢測(cè)器過(guò)濾;映射數(shù)目

1 引言

統(tǒng)計(jì)顯示，著名的視頻共享網(wǎng)站YouTube每天新增6.5萬(wàn)部視頻，網(wǎng)絡(luò)視頻量在以驚人的速度增加.基于概念的視頻檢索技術(shù)不用人工標(biāo)注，直接根據(jù)視頻內(nèi)容建立中間語(yǔ)義概念進(jìn)行索引，滿(mǎn)足了應(yīng)用需求［1－3］.但是基于概念的視頻在底層特征到上層用戶(hù)查詢(xún)之間存在著語(yǔ)義鴻溝，如何跨越語(yǔ)義鴻溝，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義上的貫通，成為人們的研究熱點(diǎn)［1－2］.

在目前的發(fā)展水平上看，基于語(yǔ)義概念的視頻檢索包括概念檢測(cè)、查詢(xún)到概念的匹配和結(jié)果融合三個(gè)核心內(nèi)容［3］，其中概念檢測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)了從視頻內(nèi)容到語(yǔ)義概念的語(yǔ)義鴻溝跨越，但查詢(xún)到概念的匹配通常采用布爾方法，即使是相似度計(jì)算也沒(méi)有涉及語(yǔ)義.這樣就導(dǎo)致了從查詢(xún)到底層特征的語(yǔ)義中斷.為了實(shí)現(xiàn)從查詢(xún)到底層內(nèi)容的語(yǔ)義貫通，引入基于WordNet詞典的語(yǔ)義相似度算法［4］，結(jié)合理論分析，對(duì)語(yǔ)義匹配進(jìn)行研究，得到了語(yǔ)義貫通會(huì)提高檢索精度，基于信息量的算法有優(yōu)勢(shì)，最優(yōu)匹配數(shù)目以及現(xiàn)有條件下，匹配概念數(shù)目比較重要的結(jié)論.

2 相關(guān)工作

在查詢(xún)到概念的映射模塊，根據(jù)使用的特征不同可以分為:基于文本特征的映射;基于視覺(jué)內(nèi)容的映射［5］等.在本文的實(shí)驗(yàn)中沒(méi)有用到樣例查詢(xún)，只是對(duì)查詢(xún)主題的文本描述，所以本文研究是基于文本特征的映射.基于文本的映射主要包括兩步:

第一步是查詢(xún)和概念的預(yù)先處理，如詞根化，去除停用詞，高頻詞，并進(jìn)行相應(yīng)的格式變換.第二步是映射.可以通過(guò)判斷查詢(xún)中是否包含概念描述中的詞，來(lái)確定查詢(xún)是否匹配到該概念，完成布爾匹配.或者通過(guò)一些相似度計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)軟匹配［6］，如基于向量空間模型的相似度計(jì)算［3］語(yǔ)言模型［4］等.但是這些研究都沒(méi)有涉及語(yǔ)義的層面，如“person”和“car”從詞形或者詞義上看都沒(méi)有關(guān)系，語(yǔ)義上卻有相關(guān)性，因?yàn)槿粘Ｉ钪?，人?jīng)常是需要車(chē)作為代步工具的，這用布爾匹配或者向量空間模型是無(wú)法表示的.

WordNet語(yǔ)義詞典是由Princeton大學(xué)研制出的聯(lián)機(jī)英語(yǔ)詞匯檢索系統(tǒng)，根據(jù)詞義而不是詞形來(lái)組織單詞.基于這種詞典結(jié)構(gòu)有很多種算法，文獻(xiàn)［5，7，8］計(jì)算兩個(gè)單詞之間的相似度，［9］根據(jù)上下文建立向量計(jì)算形似度，［11］根據(jù)詞典的路徑長(zhǎng)度計(jì)算相似度，［6］根據(jù)信息量計(jì)算相似度.另外在查詢(xún)到概念映射模塊，［9］只選擇最優(yōu)的一個(gè)概念，［10－11］的概念檢測(cè)器集合比較小，都沒(méi)有涉及檢測(cè)器精度過(guò)濾這樣的問(wèn)題.

在本論文中，第3部分介紹用到的語(yǔ)義相似度算法，以及概念檢測(cè)器過(guò)濾方法.第4部分介紹對(duì)概念視頻檢索實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義貫通的實(shí)驗(yàn)，包括要解決最優(yōu)映射數(shù)目和概念檢測(cè)器過(guò)濾問(wèn)題，最后是結(jié)論和進(jìn)一步的工作.

3 語(yǔ)義匹配方法

WordNet核心組織原則是由同義詞集合組成上下位關(guān)系，將單詞由詞形組織轉(zhuǎn)化為語(yǔ)義組織.基于WordNet的語(yǔ)義相似度算法有三種原理.

3.1 基于路徑長(zhǎng)度的算法

針對(duì)WordNet的詞典結(jié)構(gòu)，很直觀的計(jì)算相似度的方法是計(jì)算兩個(gè)單詞之間的路徑長(zhǎng)度.比如說(shuō)要計(jì)算nickel和credit card的相似度，從結(jié)構(gòu)樹(shù)的分支nickel往上尋找到第一個(gè)同時(shí)包含這兩個(gè)單詞的概念，Medium of Exchange，從這個(gè)單詞向下找到另外一個(gè)分支Credit Card，共有七步，可以據(jù)此得到兩個(gè)單詞的相似度.WUP和LCH是基于路徑長(zhǎng)度的算法.

3.2 基于信息量的算法

基于信息量的算法RES，JCN是根據(jù)單詞在訓(xùn)練語(yǔ)料中的出現(xiàn)頻率計(jì)算熵值得到相似度.

RES算法公式如下:

JCN算法公式如下:

公式中的I表示熵值，即信息量.詞典中單詞的出現(xiàn)頻率是從Brown Corpus of American English(100萬(wàn)個(gè)單詞，涵蓋新聞、自然科學(xué)領(lǐng)域等)語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練得到的.

3.3 基于二次共現(xiàn)信息的算法

基于二次共現(xiàn)信息的算法VECTORE和LESK是根據(jù)Harris的分布假設(shè)理論提出，分布假設(shè)理論指語(yǔ)義相似的詞在同一語(yǔ)言文本中共同出現(xiàn)的概率相比于沒(méi)有語(yǔ)義關(guān)系的詞更大.因此根據(jù)詞典中單詞的注釋信息建立二次共現(xiàn)上下文向量，計(jì)算兩個(gè)單詞向量空間的夾角余弦得到相似度.

這三種原理的方法都是基于WordNet語(yǔ)義詞典，因此計(jì)算得到的是語(yǔ)義相似度.將其應(yīng)用到基于內(nèi)容的視頻檢索中，可以實(shí)現(xiàn)查詢(xún)到中間概念的語(yǔ)義匹配.

3.4 概念檢測(cè)器過(guò)濾方法

對(duì)每個(gè)概念檢測(cè)器計(jì)算其可信度，公式如下，SHLF_i表示鏡頭S在第i個(gè)概念檢測(cè)器中的產(chǎn)生概率，系統(tǒng)中我們?cè)O(shè)η=0.1，那么概念檢測(cè)器K的可信度計(jì)算公式如下:

為了最大化這些概念檢測(cè)器的精度，從TRECVID2007HLF任務(wù)中選擇最優(yōu)的6個(gè)結(jié)果進(jìn)行融合.取列表中的前500個(gè)鏡頭，根據(jù)每個(gè)鏡頭在提交列表中的位置信息按如下公式計(jì)算:

其中Contains(Sij)表示列表j中是否包含鏡頭Si.maxPos表示列表里最大的排序數(shù)，這里為500. Pos(Sij)表示鏡頭Si在列表j中的排序.公式的前半部分表示有多少個(gè)列表中包含鏡頭Si，后半部分進(jìn)一步描述鏡頭Si在這些列表中的重要程度.

4 實(shí)驗(yàn)

基于語(yǔ)義概念的視頻檢索包括概念檢測(cè)、查詢(xún)到概念的匹配和結(jié)果融合三個(gè)核心內(nèi)容，如下圖1所示.

圖1 基于概念的視頻檢索框架圖

在底層內(nèi)容到中間語(yǔ)義概念模塊，采用香港城市大學(xué)訓(xùn)練的374個(gè)LSCOM基于局部描述子的概念檢測(cè)器，用SVM支持向量機(jī)方法訓(xùn)練得到.在結(jié)果融合模塊，工作是把多個(gè)排序結(jié)果融合為一個(gè)，即最終的視頻檢索結(jié)果.可以采用1∶1的系數(shù)進(jìn)行融合［5］，在本實(shí)驗(yàn)中，采用有權(quán)重的融合方法.

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義的貫通，需要跨越查詢(xún)和中間概念的語(yǔ)義鴻溝.在這個(gè)模塊，采用國(guó)際檢索會(huì)議TRECVID2007年的24個(gè)查詢(xún)主題，應(yīng)用語(yǔ)義相似度算法后，應(yīng)該得到如表1所示的結(jié)果.

其中“0197”到“0220”是TRECVID2007年的24個(gè)查詢(xún)主題編號(hào)，“Actor”到“Yasser_Arafat”是香港城市大學(xué)訓(xùn)練的374個(gè)概念.

將三種原理的六種語(yǔ)義相似度算法分別進(jìn)行計(jì)算得到如表所示的結(jié)果，來(lái)驗(yàn)證信息量算法在基于內(nèi)容視頻檢索上的優(yōu)勢(shì).

表1 相似度比較結(jié)果示意圖

根據(jù)不同的語(yǔ)義相似度算法得到24個(gè)主題的檢索結(jié)果，用Trecvid評(píng)測(cè)工具對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)測(cè).

4.1 最優(yōu)映射數(shù)目實(shí)驗(yàn)

同布爾映射不同的是，語(yǔ)義匹配的結(jié)果經(jīng)過(guò)歸一化和排序之后，需要選擇一定數(shù)目的概念，數(shù)目不同對(duì)結(jié)果的影響也不同.如果選擇的概念數(shù)目少，會(huì)丟失查詢(xún)主題信息的可能;如果選擇的概念數(shù)目多，會(huì)造成混入噪聲的可能.

對(duì)每個(gè)算法的每個(gè)主題選擇2～5個(gè)概念進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如對(duì)WUP算法計(jì)算出來(lái)的查詢(xún)和概念的相似度，選擇前2個(gè)概念融合結(jié)果，計(jì)算24個(gè)查詢(xún)主題的平均MAP值，再選擇三個(gè)概念和四個(gè)概念，分別計(jì)算平均MAP值，將三個(gè)值進(jìn)行比較，得到的最好結(jié)果對(duì)應(yīng)的映射概念數(shù)目視為最優(yōu).

圖2 最優(yōu)映射概念數(shù)目實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖2中的橫軸代表六種算法，每種算法的直方圖從左到右依次代表映射2到5個(gè)概念，縱軸代表映射精度，即平均MAP值.從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，除了JCN算法的最優(yōu)映射數(shù)目為3個(gè)，其它的算法映射兩個(gè)概念得到最好的結(jié)果，隨著映射概念數(shù)目的增多，融合效果會(huì)變差，所以最優(yōu)的映射個(gè)數(shù)是2～3個(gè).

4.2 算法應(yīng)用結(jié)果比較

將語(yǔ)義相似度算法應(yīng)用到基于概念的視頻檢索中，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)不同原理的語(yǔ)義匹配效果進(jìn)行分析.

表2是各個(gè)算法的MAP值:(映射概念數(shù)目2個(gè)到3個(gè)的結(jié)果算術(shù)平均)

表2 語(yǔ)義匹配效果

在視頻檢索中采用布爾匹配的映射方法，得到的檢索結(jié)果平均MAP值為0.0156，所以可以從表3中看出，上述六種語(yǔ)義算法的應(yīng)用相比于布爾匹配都可以提高檢索精度.

從圖2中可以看到，基于路徑長(zhǎng)度的算法LCH要優(yōu)于WUP，基于二次共現(xiàn)信息向量的算法VECTOR要優(yōu)于LESK，基于信息量的算法RES和JCN結(jié)果相當(dāng).將查詢(xún)主題映射到2個(gè)概念時(shí)，RES的應(yīng)用效果最好，將查詢(xún)主題映射到3個(gè)概念時(shí)，JCN的應(yīng)用效果最好.這兩種算法都是基于信息量的語(yǔ)義算法，所以基于信息量的算法在視頻檢索的語(yǔ)義匹配占有優(yōu)勢(shì).

而基于二次共現(xiàn)信息向量方法，由于對(duì)詞性沒(méi)有限制，應(yīng)該體現(xiàn)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，在這里可能是數(shù)據(jù)中的名詞居多，因此這兩種算法特有的優(yōu)勢(shì)沒(méi)有發(fā)揮出來(lái).

相比于前兩種原理的算法，基于信息量的相似度算法減少了詞典結(jié)構(gòu)不合理性對(duì)結(jié)果的影響，融入了人類(lèi)語(yǔ)言中不同單詞出現(xiàn)的頻率對(duì)語(yǔ)義的作用，所以會(huì)更有優(yōu)勢(shì).

4.3 語(yǔ)義概念過(guò)濾

從查詢(xún)到中間概念的匹配采用語(yǔ)義匹配方法之后可以提高檢索的精度，并且用基于信息量的相似度算法為最好.但就目前的研究情況，關(guān)于語(yǔ)義匹配的一個(gè)問(wèn)題是概念訓(xùn)練數(shù)目不夠多并且精度不夠高.

美國(guó)CMU Alex G.Hauptmann領(lǐng)導(dǎo)的研究組得出人工語(yǔ)義概念研究的理論基礎(chǔ):(1)關(guān)于語(yǔ)義概念集的大小:用幾千個(gè)(＜5000)概念就能達(dá)到很高的檢索精度，并且每個(gè)概念的檢測(cè)精度不用太高(也不能低于MAP=10%)，可以達(dá)到和文本檢索相當(dāng)?shù)男Ч?MAP=65%).

從這個(gè)理論出發(fā)，目前比較成熟的概念檢測(cè)器如香港城市大學(xué)的374個(gè)LSCOM基于局部描述子的概念檢測(cè)器，相對(duì)于5000個(gè)概念，數(shù)目顯然很少，并且訓(xùn)練的概念精度也都不是很高，需要過(guò)濾.因此在語(yǔ)義匹配問(wèn)題上出現(xiàn)了選擇題:(1)映射到合適的概念，但有些概念檢測(cè)器的精度比較低;(2)映射到較少的概念，但是概念檢測(cè)器的精度較高.這兩種情況下的語(yǔ)義匹配結(jié)果是不同的.下面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了在目前的條件下，第一種情況的語(yǔ)義匹配結(jié)果更好.

結(jié)果按照精度從高到低的順序排序，選擇域值為1，得到187個(gè)概念進(jìn)行語(yǔ)義匹配實(shí)驗(yàn)，依次是六種算法映射到2～4個(gè)概念，得到最后的視頻檢索精度(平均MAP值)如表3所示:

表3 概念檢測(cè)器過(guò)濾實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表中可以看到，匹配概念數(shù)目為2的時(shí)候，只有三種方法的平均檢測(cè)精度上升，WUP、LCH和RES算法的檢測(cè)精度值甚至下降.主題映射到3個(gè)概念時(shí)，應(yīng)用效果有了明顯的下降.

所以在目前的研究水平上，映射到合適數(shù)目的概念比過(guò)濾檢測(cè)器精度效果更好.

5 結(jié)論和進(jìn)一步工作

通過(guò)以上的實(shí)驗(yàn)，我們得到如下的結(jié)論:

(1)在查詢(xún)到概念的匹配模塊，采用語(yǔ)義匹配方法會(huì)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義貫通，提高檢索精度，使得結(jié)果從平均MAP0.0156提高到0.02235(RES)，0.02145(JCN);

(2)基于WordNet的相似度算法中，基于信息量的算法減少了詞典結(jié)構(gòu)不合理性對(duì)結(jié)果的影響，融入了單詞頻率對(duì)語(yǔ)義的作用，因此更有優(yōu)勢(shì);

(3)語(yǔ)義匹配最優(yōu)映射概念數(shù)目為2～3個(gè).從實(shí)驗(yàn)分析，映射到一個(gè)概念的時(shí)候，會(huì)丟失查詢(xún)主題信息，映射到4個(gè)以上概念的時(shí)候，會(huì)引入誤匹配噪聲，對(duì)結(jié)果產(chǎn)生消極影響;

(4)在概念檢測(cè)器目前的發(fā)展水平上，將查詢(xún)主題匹配到合適數(shù)目的概念比映射精度較高的概念效果要好.結(jié)合4.3節(jié)理論分析，如果有5000個(gè)概念，即使精度比較低，也能得到滿(mǎn)意的結(jié)果，但是實(shí)驗(yàn)中用到的374個(gè)概念相對(duì)于5000概念，顯然比較少，所以單純提高檢測(cè)器精度并不能改善結(jié)果，大規(guī)模的訓(xùn)練語(yǔ)義概念應(yīng)該是今后發(fā)展的重點(diǎn).

本論文在基于概念的視頻檢索中實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義匹配，從查詢(xún)到底層內(nèi)容的語(yǔ)義實(shí)現(xiàn)了貫通，提高了檢索精度.下一步的工作是針對(duì)查詢(xún)和概念的零概率問(wèn)題，提出統(tǒng)計(jì)和規(guī)則相結(jié)合的查詢(xún)擴(kuò)展方法，用擴(kuò)展后的查詢(xún)進(jìn)行概念匹配，以期提高檢索精度.

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