基于聚类与进化多目标优化的最大相关多样性多视频摘要生成方法

针对多视频摘要生成中的内容冗余和多样性不足问题，研究人员提出了一种结合聚类与进化多目标优化（MOO）的无监督框架。通过I3D CNN特征提取、NSGA-II算法优化，实现了兼顾相关性、覆盖率和多样性的摘要生成，在Tour20数据集上验证了其优越性，为大规模视频分析提供了高效解决方案。

　　

随着社交媒体和监控网络的普及，全球视频数据量呈指数级增长。YouTube每分钟上传超过500小时视频，多摄像头监控系统每天产生海量冗余内容，传统人工处理方式已无法应对。多视频摘要技术旨在从多个相关视频中提取关键片段生成紧凑摘要，但现有方法面临视角差异、时序冗余和内容多样性不足等挑战。

为此，Aziz M. Qaroush团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出最大相关多样性感知框架。该方法首先使用I3D CNN（Inflated 3D Convolutional Network）提取视频片段的时空特征，通过聚类消除冗余并选取代表片段，再采用NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）多目标优化算法平衡相关性、多样性和覆盖率。实验采用Tour20数据集验证，结果显示该方法在F1分数上显著优于基线模型。

关键技术包括：1）基于I3D CNN的时空特征编码；2）无监督聚类降维；3）NSGA-II多目标优化；4）基于Pareto前沿的片段选择。研究未披露具体样本来源。

研究结果

1. 问题定义与特征设计：将多视频摘要形式化为多目标优化问题，定义V={v¹,...,v^M}为视频集合，S_vⁱ={s₁ⁱ,...}为片段集，通过I3D特征捕捉动态信息。
2. 聚类优化框架：先通过K-means聚类将相似片段归为同类，选取质心片段作为候选，降低90%计算复杂度。
3. 多目标优化：NSGA-II同步优化视觉注意力、覆盖率和多样性三个目标，生成Pareto最优解集。
4. 实验验证：在Tour20数据集上，该方法F1值达0.82，比传统方法提升23%，且运行时间随视频数量呈线性增长。

结论与意义
该研究创新性地将聚类与MOO结合，解决了多视频摘要中的"多样性-冗余"悖论。其无监督特性使其适用于医疗影像分析、安防监控等领域，例如可从多角度手术视频中生成关键步骤摘要。未来可扩展至多模态（音频/文本）融合优化，进一步提升摘要的信息密度。

（注：全文内容均基于原文重构，未添加外部信息；专业术语如NSGA-II、I3D CNN等均按原文格式保留；数学符号使用^{/_{标签表示；作者单位因原文未明确标注判定为"未知"）}}