针对压缩视频中的动作识别的高效、以运动为中心的CLIP方法

《Pattern Recognition》：Efficient Motion-Centric CLIP for Compressed Video Action Recognition

针对压缩域长视频动作识别中背景依赖和长时依赖建模不足的问题，本文提出EM-CLIP框架，通过运动指导的显著性提取和嵌入运动的长时关联模块，有效分离动作与背景，捕捉长时动态特征，在多个数据集上达到最优性能。

　　本文探讨了在压缩视频中进行人类动作识别的新方法，旨在解决现有技术在处理长时未剪辑视频时所面临的两大挑战：背景外观偏差以及短时时间诱导偏差。随着视频数据的广泛应用，动作识别已成为视频理解领域的重要研究方向，其应用涵盖安全监控、智能交通等多个领域。然而，当面对长时未剪辑视频时，传统的动作识别方法往往面临较高的计算成本，这主要源于视频中活动的稀疏性和大量冗余数据的存在。

为了应对这一问题，研究人员提出了多种压缩域动作识别的方法，旨在减少对冗余信息的依赖，从而提升识别效率。这些方法通常依赖于视频的压缩格式，通过部分解码来快速提取时空特征。例如，I帧（关键帧）和P帧（预测帧）分别负责存储全局空间结构和去冗余的运动信息。其中，I帧捕捉了静态的视觉信息，而P帧则通过运动向量和残差来表示运动特征。这种方法虽然在一定程度上提高了计算效率，但在实际应用中，仍存在对背景外观过度依赖的问题。例如，在识别“制作早餐”这一动作时，模型可能会因为厨房背景的相似性而混淆其他动作，如“刷牙”或“洗脸”，即便这些动作与烹饪无关。

因此，本文提出了一种以运动为中心的压缩域动作识别方法，即高效运动导向的CLIP（EM-CLIP）。该方法的核心思想是通过运动向量来构建与背景无关的时空表示，从而更准确地捕捉动作的长期依赖关系。EM-CLIP主要由两个模块组成：1）运动导向的显著性提取（MGSE），该模块利用运动向量和与之对应的文本描述，来构建与动作类别相关的显著性特征，从而在选择关键帧时减少对背景的依赖；2）运动嵌入的长期时空相关模块（MELSC），该模块通过整合积累的运动信息，来增强对长期时空依赖的理解。通过这两个模块的协同作用，EM-CLIP能够更高效地提取视频中的动作信息，同时保持较高的识别准确率。

本文的研究成果表明，EM-CLIP在多个公开数据集上均取得了优异的表现，包括ActivityNet、Breakfast、Kinetics-700、Kinetics-400、Something-something-v2、UCF-101和HMDB-51。这些数据集涵盖了不同场景下的动作识别任务，从日常活动到更复杂的动作分类。实验结果表明，EM-CLIP在压缩域的识别性能上达到了当前的最优水平，同时在计算效率方面也表现出色。相较于其他CLIP模型，EM-CLIP在保持较高准确率的同时，减少了计算资源的消耗，从而在实际应用中具有更高的可行性。

此外，本文还对现有方法进行了系统性的回顾。在压缩域动作识别方面，主要的方法包括直接利用I帧和P帧进行特征提取，以及通过自适应推理来选择关键帧。这些方法虽然在一定程度上提升了识别效率，但在处理长时未剪辑视频时，仍存在对背景外观的依赖问题。因此，本文提出的方法通过引入运动导向的显著性提取和运动嵌入的长期时空相关模块，有效解决了这一问题。

在实际应用中，EM-CLIP的优势在于其模块化设计，使得该方法可以灵活地与其他视觉语言模型进行集成，并且能够适应未来CLIP模型的改进和提示工程的发展。这种设计不仅提升了模型的泛化能力，还增强了其在不同应用场景下的适应性。例如，在安全监控系统中，EM-CLIP能够更准确地识别监控视频中的异常行为，而在智能交通系统中，它能够有效识别道路上的行人动作，从而提升交通管理的智能化水平。

本文的研究成果为压缩域动作识别提供了一种系统性的解决方案，其核心在于将压缩域建模与CLIP的语义对齐和长程运动推理相结合。这一方法不仅提升了动作识别的准确性，还降低了计算成本，从而在实际应用中具有更高的可行性。未来，随着视频数据的不断增长和处理需求的提升，EM-CLIP的方法有望在更多领域得到应用，如视频摘要、动作预测和智能视频分析等。

在方法实现方面，EM-CLIP的设计注重效率与准确性的平衡。运动导向的显著性提取模块通过运动向量来引导时间显著性选择，从而在关键帧中提取出与动作相关的显著特征。这一过程避免了对背景外观的依赖，使得模型能够更专注于动作本身的特征。而运动嵌入的长期时空相关模块则通过整合积累的运动信息，来增强对长期时空依赖的理解。这种模块化的设计不仅提高了模型的可扩展性，还增强了其在不同应用场景下的适应性。

实验结果表明，EM-CLIP在多个数据集上的表现优于现有的压缩域动作识别方法。特别是在处理长时未剪辑视频时，EM-CLIP能够有效减少计算成本，同时保持较高的识别准确率。这表明，该方法在实际应用中具有重要的价值，尤其是在需要实时处理的场景下，如智能安防系统和自动驾驶技术。此外，本文还通过消融实验分析了各个模块对模型性能的影响，进一步验证了EM-CLIP方法的有效性。

综上所述，本文提出了一种高效、准确且适用于压缩视频的人类动作识别方法，即EM-CLIP。该方法通过运动导向的显著性提取和运动嵌入的长期时空相关模块，有效解决了现有技术在处理长时未剪辑视频时所面临的背景外观偏差和短时时间诱导偏差问题。实验结果表明，EM-CLIP在多个数据集上均取得了优异的表现，为压缩域动作识别提供了一种新的解决方案。未来，随着视频处理技术的不断发展，EM-CLIP的方法有望在更多领域得到应用，为视频理解的研究提供新的思路和方向。