SPECTRUM: Semantic Processing and Emotion-informed video-Captioning Through Retrieval and Understanding Modalities

📄 arXiv: 2411.01975v1 📥 PDF

作者: Ehsan Faghihi, Mohammedreza Zarenejad, Ali-Asghar Beheshti Shirazi

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2024-11-04

💡 一句话要点

SPECTRUM：提出一种融合语义处理和情感信息的视频字幕生成框架。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频字幕生成 情感信息融合 多模态学习 语义理解 视频理解 视觉文本属性调查 整体概念导向主题

📋 核心要点

  1. 现有视频字幕模型在处理情感主题方面存在不足，导致字幕生成效果欠佳，难以充分表达视频的内涵。
  2. SPECTRUM框架通过检索和理解模态，融合语义处理和情感信息，生成更具情感和语义可信度的视频字幕。
  3. 实验结果表明，SPECTRUM在多个视频字幕数据集上显著超越了现有方法，能够更准确地捕捉和传达视频的情感和多模态属性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的语义处理和情感信息视频字幕生成框架SPECTRUM，旨在生成情感和语义上可信的字幕。SPECTRUM利用视觉文本属性调查（VTAI）来辨别多模态语义和情感主题，并通过整体概念导向主题（HCOT）确定描述性字幕的方向，从而表达情感信息和领域相关的参考。该框架利用视频到文本的检索能力和视频内容的多方面性质来估计候选字幕的情感概率。通过适当加权嵌入的属性向量并应用粗粒度和细粒度的情感概念，确定视频的主导主题，从而定义视频的上下文对齐。此外，SPECTRUM通过两个损失函数进行优化，以整合情感信息并最小化预测误差。在EmVidCap、MSVD和MSRVTT视频字幕数据集上的大量实验表明，该模型显著优于最先进的方法。定量和定性评估突出了该模型准确捕捉和传达视频情感和多模态属性的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频字幕模型难以充分捕捉视频中的情感信息，生成的字幕往往缺乏情感色彩，无法准确表达视频的整体氛围和深层含义。这导致生成的字幕在语义和情感上都存在不足，影响了用户对视频内容的理解。

核心思路：SPECTRUM的核心思路是通过融合语义处理和情感信息，提升视频字幕生成的情感表达能力。该框架利用视觉文本属性调查（VTAI）提取视频中的多模态语义和情感主题，并通过整体概念导向主题（HCOT）引导字幕生成，从而使生成的字幕更具情感色彩和领域相关性。

技术框架：SPECTRUM框架主要包含以下几个模块：1) 视觉文本属性调查（VTAI）：用于提取视频中的多模态语义和情感主题。2) 整体概念导向主题（HCOT）：用于确定描述性字幕的方向，并表达情感信息和领域相关的参考。3) 视频到文本检索模块：用于估计候选字幕的情感概率。4) 情感信息整合模块：通过加权嵌入的属性向量和应用粗细粒度的情感概念，确定视频的主导主题。5) 字幕生成模块：根据提取的语义和情感信息，生成最终的视频字幕。

关键创新：SPECTRUM的关键创新在于其情感信息整合机制。该机制通过VTAI提取视频中的情感主题，并利用HCOT引导字幕生成，从而使生成的字幕更具情感色彩。此外，该框架还利用视频到文本检索技术，进一步提升了字幕生成的情感表达能力。

关键设计：SPECTRUM使用了两个损失函数进行优化：一个用于整合情感信息，另一个用于最小化预测误差。具体的技术细节包括：嵌入属性向量的权重设置、粗细粒度情感概念的定义、以及VTAI和HCOT的具体实现方式。这些设计细节共同保证了SPECTRUM能够有效地提取和利用视频中的情感信息，从而生成更具情感表达力的字幕。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPECTRUM在EmVidCap、MSVD和MSRVTT三个视频字幕数据集上进行了广泛的实验，结果表明其性能显著优于现有最先进的方法。定量评估结果显示，SPECTRUM在多个指标上取得了显著提升，证明了其在情感表达和语义理解方面的优势。定性评估结果也表明，SPECTRUM生成的字幕更具情感色彩，能够更准确地表达视频的整体氛围。

🎯 应用场景

SPECTRUM框架可应用于各种视频理解和生成任务，例如视频摘要、视频检索、视频推荐等。其在情感表达方面的优势使其在情感分析、心理健康监测等领域具有潜在的应用价值。未来，该技术有望应用于智能客服、虚拟助手等领域，提升人机交互的自然性和情感化。

📄 摘要（原文）

Capturing a video's meaning and critical concepts by analyzing the subtle details is a fundamental yet challenging task in video captioning. Identifying the dominant emotional tone in a video significantly enhances the perception of its context. Despite a strong emphasis on video captioning, existing models often need to adequately address emotional themes, resulting in suboptimal captioning results. To address these limitations, this paper proposes a novel Semantic Processing and Emotion-informed video-Captioning Through Retrieval and Understanding Modalities (SPECTRUM) framework to empower the generation of emotionally and semantically credible captions. Leveraging our pioneering structure, SPECTRUM discerns multimodal semantics and emotional themes using Visual Text Attribute Investigation (VTAI) and determines the orientation of descriptive captions through a Holistic Concept-Oriented Theme (HCOT), expressing emotionally-informed and field-acquainted references. They exploit video-to-text retrieval capabilities and the multifaceted nature of video content to estimate the emotional probabilities of candidate captions. Then, the dominant theme of the video is determined by appropriately weighting embedded attribute vectors and applying coarse- and fine-grained emotional concepts, which define the video's contextual alignment. Furthermore, using two loss functions, SPECTRUM is optimized to integrate emotional information and minimize prediction errors. Extensive experiments on the EmVidCap, MSVD, and MSRVTT video captioning datasets demonstrate that our model significantly surpasses state-of-the-art methods. Quantitative and qualitative evaluations highlight the model's ability to accurately capture and convey video emotions and multimodal attributes.