基于多级时空特征分析的视频通用事件边界检测方法研究

为解决视频通用事件边界检测(GEBD)中时空特征利用不足的问题，研究人员提出了一种创新性多级时空特征分析框架。该方法通过融合ResNet-50多维度空间特征与多样化时间视图，构建时空相似性特征向量，结合1D卷积解码器实现边界评分。实验表明，该系统在GEBD和TAPOS数据集上性能超越现有技术，为视频理解任务提供了新范式。

　　

在视频内容爆炸式增长的时代，如何像人类一样自然感知事件边界成为计算机视觉领域的核心挑战。传统时序动作定位方法如THUMOS、ActivityNet等受限于预定义动作类别，而Shou等学者提出的通用事件边界检测(GEBD)任务开创性地突破了这一局限。该任务需要检测主体、动作、场景等多维度变化形成的无分类边界，这对现有算法提出了全新要求——必须同时捕捉空间特征细微差异和时间维度复杂关联。

韩国研究人员Van Thong Huynh团队在《Computer Vision and Image Understanding》发表的研究中，构建了基于多级时空特征分析的创新框架。该研究采用ResNet-50提取多尺度空间特征，结合时间金字塔相似性(TPS)模块计算相邻帧多视图相关性，通过级联1D卷积解码器实现边界预测。关键技术包括：1) 多层级空间特征融合；2) 可变膨胀率1D卷积构建时间金字塔；3) 残差连接整合时空信息；4) 深度可分离卷积降低计算成本。实验使用GEBD基准数据集和TAPOS长视频数据集验证性能。

Method
研究团队设计了三阶段处理流程：首先从视频帧提取多级空间特征，包括ResNet-50不同深度的特征图；其次通过TPS模块计算相邻帧在短时和长时视图下的相似度，形成多级时空相似性特征向量；最后采用膨胀率递增的1D卷积层解码相似性特征，经高斯滤波后输出边界概率分数。该系统创新性地将空间金字塔思想引入时间维度，通过膨胀卷积实现多尺度时序建模。

Experimental results
在GEBD测试集上，该方法F1分数显著优于基线模型，特别是在环境突变和渐进式变化场景表现突出。TAPOS数据集验证显示，对奥运会运动视频这类长时序内容，系统能准确捕捉动作转换边界。消融实验证实多级特征融合和TPS模块分别带来2.3%和3.1%的性能提升。

Conclusion
该研究首次将时空金字塔相似性分析引入GEBD任务，通过层次化特征融合解决了视频事件边界检测中的多尺度挑战。方法论层面，1D卷积的轻量化设计为长视频处理提供了可行方案；应用层面，系统输出的精确边界可为视频摘要、关键帧提取等下游任务提供支持。研究团队指出，未来可探索时空注意力机制进一步增强对渐变边界的敏感性。

这项工作的意义在于突破了传统动作检测的类别限制，通过模拟人类认知机制实现了更自然的视频事件解析。其技术路线为视频内容分析提供了新的特征工程思路，特别在用户生成内容(UGC)爆炸的当下，这种通用性框架具有广阔的应用前景。