多模态表征融合方法在密集视频描述中的跨模态对齐与互补学习研究

为解决密集视频描述(Dense Video Captioning)中跨模态特征交互不足的问题，研究人员提出了一种基于共享-独立表征的多模态融合框架。该研究通过模态共享表征(Modality-Shared Representations)实现跨模态对齐，结合多级信息交互机制优化事件检测，在ActivityNet Captions和YouCook2数据集上取得显著性能提升，为复杂场景下的视频理解提供了新思路。

　　

在视频内容爆炸式增长的时代，如何让机器像人类一样理解视频中的复杂事件并生成精准描述，成为计算机视觉领域的重大挑战。密集视频描述(Dense Video Captioning)任务要求模型不仅能从长视频中定位多个事件片段，还要为每个事件生成自然语言描述。现有方法大多仅依赖视觉信息，而现实场景中音频等模态往往包含关键线索——例如驯马师的教学语音能直接揭示视频中"梳马"动作的真实意图。尽管已有研究尝试融合多模态特征，但简单的特征拼接或浅层注意力机制难以克服模态鸿沟(Modality Gap)，导致跨模态特征交互不足、互补关系挖掘不充分。

针对这一瓶颈，浙江理工大学的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表论文，提出创新性的多模态表征融合框架。该研究通过构建模态共享表征空间实现跨模态对齐，结合多级提案头交互机制，在ActivityNet Captions及其子数据集、YouCook2等基准测试中超越现有方法。关键技术包括：1) 共享-独立双通路表征学习，通过对比损失缩小模态分布差异；2) 多级提案头动态交互网络，增强事件检测的上下文感知；3) 基于多头注意力(Multi-Head Attention)的跨模态特征融合模块。

方法论
研究团队设计的三模块架构系统解决了多模态融合的核心问题。特征融合模块将视频、音频特征分别映射到共享空间和私有空间，通过对抗学习实现分布对齐；提案生成模块采用金字塔结构，通过层级间特征传递实现多尺度事件定位；描述生成模块则通过门控机制动态融合多模态特征，生成语法连贯的文本描述。

实验结果
在ActivityNet Captions测试集上，该模型的METEOR指标达到12.7%，较基线模型提升1.3个百分点。典型案例分析显示，引入音频模态后，模型成功将"对着镜头说话"的模糊描述修正为"讲解如何梳理马匹"的精准表述，证实多模态互补学习的有效性。消融实验表明，共享表征机制使跨模态特征相似度提升19.2%，而多级交互策略使事件检测召回率提高4.5%。

结论与展望
该研究首次将共享-独立表征理论引入密集视频描述领域，通过模态对齐和层级交互两大创新，显著提升了多模态信息的利用效率。方法论层面的突破不仅适用于视频理解任务，也为跨模态学习研究提供了新范式。未来工作可探索更多模态（如文本字幕）的融合，并研究轻量化部署方案。研究获得浙江省自然科学基金（LTGG24F020001、LY19F020017）和嘉兴市科技计划项目（2023AY11047）支持，体现了产学研结合的创新路径。