Comparative Analysis of Image, Video, and Audio Classifiers for Automated News Video Segmentation

📄 arXiv: 2503.21848v1 📥 PDF

作者: Jonathan Attard, Dylan Seychell

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-27

备注: Preprint for paper in CAI 2025, 7 pages, 5 tables, 3 tables

💡 一句话要点

提出基于深度学习的图像、视频和音频分类器，用于自动化新闻视频分割。

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

关键词: 新闻视频分割 深度学习 图像分类 视频分类 音频分类 ResNet ViViT

📋 核心要点

  1. 新闻视频内容组织和检索效率低，非结构化特性给自动化处理带来挑战。
  2. 采用ResNet、ViViT、AST等深度学习模型，并结合多模态信息，对新闻视频片段进行分类。
  3. 实验表明，基于图像的ResNet分类器在准确率和计算效率上优于复杂的时序模型。

📝 摘要（中文）

本文对图像、视频和音频分类器在自动化新闻视频分割中的应用进行了全面的比较分析。研究开发并评估了多种深度学习方法，包括ResNet、ViViT、AST和多模态架构，用于对五种不同的片段类型进行分类：广告、新闻报道、演播室场景、转场和可视化内容。通过使用包含1832个场景片段的41个新闻视频的自定义标注数据集，实验表明，基于图像的分类器比更复杂的时序模型表现更优（准确率84.34%）。值得注意的是，ResNet架构在需要更少计算资源的情况下，优于最先进的视频分类器。二元分类模型在转场（94.23%）和广告（92.74%）的分类上实现了高精度。这些发现加深了对新闻视频分割有效架构的理解，并为在媒体应用中实施自动化内容组织系统提供了实践见解，包括媒体存档、个性化内容传递和智能视频搜索。

🔬 方法详解

问题定义：新闻视频的自动化分割旨在将视频分解为有意义的片段，如新闻报道、广告等。现有方法在处理新闻视频的非结构化和多样性方面存在挑战，计算成本也较高。

核心思路：本文的核心思路是探索不同类型的深度学习模型（图像、视频、音频）在新闻视频分割任务中的性能，并比较它们的优缺点。通过实验确定最适合该任务的模型架构，并为实际应用提供指导。

技术框架：该研究的技术框架包括以下几个步骤：1) 构建自定义标注的新闻视频数据集；2) 选择和实现多种深度学习模型，包括ResNet（图像）、ViViT（视频）、AST（音频）以及多模态模型；3) 训练和评估这些模型在五种片段类型（广告、新闻报道、演播室场景、转场和可视化内容）上的分类性能；4) 对比不同模型的准确率、计算资源消耗等指标。

关键创新：该研究的关键创新在于发现简单的图像分类模型（ResNet）在新闻视频分割任务中，可以优于更复杂的时序模型（ViViT），同时降低了计算成本。这挑战了传统观念，即视频理解必须依赖于复杂的时序建模。

关键设计：研究中使用了预训练的ResNet模型，并针对新闻视频分割任务进行了微调。数据集包含41个新闻视频，共1832个场景片段，并进行了详细的标注。实验中使用了标准的分类评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数。对于二元分类任务（转场和广告），使用了特定的二元分类模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于图像的ResNet分类器在新闻视频分割任务中取得了最佳性能，准确率达到84.34%，优于ViViT等更复杂的视频分类模型。此外，二元分类模型在转场（94.23%）和广告（92.74%）的分类上实现了高精度。ResNet在性能优越的同时，显著降低了计算资源消耗。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于媒体存档，实现新闻视频的自动化组织和检索。此外，还可用于个性化内容推荐，根据用户兴趣推送相关新闻片段。智能视频搜索也是一个潜在应用，用户可以通过关键词快速找到所需的新闻内容。这些应用可以提高新闻内容的利用率和用户体验。

📄 摘要（原文）

News videos require efficient content organisation and retrieval systems, but their unstructured nature poses significant challenges for automated processing. This paper presents a comprehensive comparative analysis of image, video, and audio classifiers for automated news video segmentation. This work presents the development and evaluation of multiple deep learning approaches, including ResNet, ViViT, AST, and multimodal architectures, to classify five distinct segment types: advertisements, stories, studio scenes, transitions, and visualisations. Using a custom-annotated dataset of 41 news videos comprising 1,832 scene clips, our experiments demonstrate that image-based classifiers achieve superior performance (84.34\% accuracy) compared to more complex temporal models. Notably, the ResNet architecture outperformed state-of-the-art video classifiers while requiring significantly fewer computational resources. Binary classification models achieved high accuracy for transitions (94.23\%) and advertisements (92.74\%). These findings advance the understanding of effective architectures for news video segmentation and provide practical insights for implementing automated content organisation systems in media applications. These include media archiving, personalised content delivery, and intelligent video search.