短视频内容智能分析技术
短视频行业的创新技术与应用案例
短视频行业的创新技术与应用案例随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，短视频行业逐渐成为人们休闲娱乐的主要选择之一。
为了吸引更多用户和提供更好的使用体验，短视频平台不断进行技术创新与应用升级。
本文将重点介绍短视频行业的一些创新技术与应用案例。
一、直播与互动技术直播已成为短视频行业的一大创新技术。
通过直播功能，用户可以实时观看他人的行为或经历，从而增强与内容的互动性。
直播技术的应用案例包括网红直播、游戏直播、电商直播等。
比如，一些短视频平台推出了直播功能，让用户可以与明星主播互动、观看演唱会或体育赛事。
直播技术给用户带来了全新的娱乐方式和社交体验，也给广告主带来了更多的商机。
二、人工智能与算法推荐人工智能技术在短视频行业中的应用不断提升用户体验。
通过数据分析和机器学习算法，平台可以根据用户的兴趣和行为偏好，推荐个性化的视频内容。
例如，短视频平台可以根据用户的历史观看记录和点赞表现，为用户推荐相关的视频，从而提供更符合用户兴趣的内容。
这种个性化推荐系统不仅加强了用户黏性，也提升了用户满意度。
三、AR与特效技术增强现实（AR）技术和特效技术在短视频行业中的应用越发普遍。
AR技术可以将虚拟内容叠加到真实画面上，为用户创造出更有趣、更富创意的视频效果。
特效技术可以通过添加各种滤镜、变脸等效果，使短视频更加生动有趣。
这些技术的应用不仅提升了用户对短视频内容的欣赏度，也丰富了用户创作视频的方式。
四、分发与分享技术短视频平台为了更好地推广内容和吸引用户，不断优化分发和分享技术。
通过与各大社交媒体平台的合作，短视频平台可以将内容高效地传播出去。
同时，通过引入社交功能，用户可以方便地将自己喜欢的视频分享给朋友，从而扩大影响力。
例如，一些短视频平台还加入了社交化的评论、点赞和分享功能，使得用户可以与他人互动、分享自己的观点。
这种分发与分享技术的创新，为短视频行业带来了更多粉丝和用户。
五、内容版权保护技术随着短视频行业的兴起，内容盗版问题也日益严重。
AI智能剪辑自媒体视频赚钱新模式
AI智能剪辑自媒体视频赚钱新模式近年来，随着互联网的飞速发展，自媒体平台如雨后春笋般涌现出来。
自媒体人以其独特的视角和创意，并借助社交媒体的传播渠道，迅速积累了大量的粉丝和影响力。
而在自媒体内容制作中，AI智能剪辑技术则成为一种新的赚钱方式。
一、AI智能剪辑技术的发展与应用AI智能剪辑技术是指通过人工智能技术，自动对自媒体视频进行剪辑和编辑。
它可以根据预设的指令和算法，对大段视频素材进行快速筛选、裁剪和拼接，生成一段精彩的短视频。
这样的技术不仅简化了视频制作的流程，还能够提高工作效率和节约制作成本。
AI智能剪辑技术的应用已经在自媒体领域逐渐普及。
自媒体人可以利用这项技术，将之前拍摄的长视频进行智能剪辑，生成多个短视频，并在社交媒体平台上发布。
这种短视频时长通常在一到三分钟之间，更符合观众的阅读习惯，能够更好地提升自媒体人的曝光度和粉丝互动率。
二、AI智能剪辑技术带来的盈利机会1. 广告收入AI智能剪辑技术使自媒体人可以更加轻松地制作出高质量、有创意的短视频。
这些短视频往往通过社交媒体平台传播，获得大量观众的关注。
而有了大量粉丝和影响力的自媒体人，往往会受到企业、品牌的邀约，进行产品推广和广告合作。
通过在短视频中嵌入广告，自媒体人可以获得广告费用的收入，成为他们赚钱的一种方式。
2. 平台分成目前，许多自媒体平台都提供了AI智能剪辑技术工具，以帮助自媒体人更好地制作短视频。
在这些平台上，自媒体人可以将智能剪辑后的短视频上传，获得平台内部的流量分发和推荐。
而自媒体平台则通过与广告主的合作，将广告插入到自媒体人的短视频中，从而分成广告费用。
这种模式使自媒体人可以同时从广告分成和流量收入中获益，成为一个稳定的收入来源。
三、AI智能剪辑技术的优势与局限AI智能剪辑技术相比传统的视频剪辑方式，具有许多显著的优势。
首先，它可以大幅度地减少制作时间和人力成本，提高工作效率。
其次，通过智能算法的筛选和拼接，可以自动生成视觉冲击力强、节奏感鲜明的短视频，增加观众的留存率和分享率。
抖音运营的四大机制
抖音运营的四大机制抖音是一款以短视频为主题的社交娱乐应用程序，是中国最大的短视频分享平台之一、为了有效运营抖音平台，抖音采用了四大机制，包括内容推荐机制、用户关系机制、社区管理机制和商业变现机制。
一、内容推荐机制抖音通过其智能的算法系统，为用户推荐适合其兴趣和喜好的视频内容。
这个算法系统基于大数据和机器学习技术，能够分析用户的观看历史、点赞、评论、分享等行为，从而了解用户的兴趣偏好，并向用户推荐相关的内容。
这个推荐机制可以大大提升用户的使用体验，帮助用户发现符合其兴趣的内容。
二、用户关系机制抖音注重用户之间的互动和社交，为用户提供了点赞、评论、分享等功能，让用户能够和其他用户进行交流和互动。
抖音还推出了“关注”和“粉丝”机制，用户可以关注其他用户，也能够被其他用户关注，形成用户之间的社交关系。
这种用户关系机制可以帮助用户发现和关注感兴趣的用户，扩大用户的影响力和社交圈。
三、社区管理机制四、商业变现机制抖音的商业变现机制主要是通过广告和电商合作实现的。
抖音通过内容推荐机制和用户关系机制，吸引了大量的用户流量，成为了广告主和品牌商重要的宣传渠道。
抖音为广告主提供了各种形式的广告展示和投放方式，如品牌植入、原生广告、短视频广告等。
同时，抖音还与一些电商平台合作，为用户提供直播购物和电商导购的功能，将用户的消费需求快速转化为商业收入。
这种商业变现机制可以帮助抖音平台持续发展，为用户提供更好的产品和服务。
总结起来，抖音运营的四大机制包括内容推荐机制、用户关系机制、社区管理机制和商业变现机制。
这些机制在推动抖音平台的发展和用户体验方面起到了重要作用，使抖音成为了中国最受欢迎的短视频社交应用之一。
短视频平台的内容审核机制
短视频平台的内容审核机制近年来，随着智能手机的普及和网络的高速发展，短视频平台成为了人们分享生活、表达创意的重要平台。
然而，正是因为其便捷和高效的特点，短视频平台也面临着内容审核的难题。
本文将着重讨论短视频平台的内容审核机制，并提出一些改进的建议。
一、现有的短视频平台内容审核机制1.人工审核目前，绝大多数短视频平台采用人工审核的方式来对用户上传的内容进行审核。
这种方式的优势在于可以保证内容的准确性和合规性，避免敏感内容的传播。
但是，由于视频数量庞大、审核周期长，人工审核往往无法满足用户的即时需求，这也导致了平台内容的滞后和更新速度较慢的问题。
2.智能算法审核为了提高效率，一些大型短视频平台开始尝试使用智能算法进行内容审核。
这种算法通过机器学习和深度学习等技术，可以在短时间内对大量视频进行分析和鉴定。
然而，由于算法的复杂性，有时会出现误判和漏判的情况，导致合规内容被误删或者违规内容被错过。
3.用户举报机制为了加强内容审核，一些短视频平台还设置了用户举报机制。
用户可以通过点击举报按钮来向平台报告违规内容，平台会根据用户举报进行审核和处理。
然而，这种方式也存在着滥用举报和人为恶意举报的问题，给平台的审核工作带来了不小的困扰。
二、短视频平台内容审核机制的改进建议1.混合审核模式相较于单一的人工审核或者智能算法审核，采取混合审核模式可能是一个更好的选择。
即通过人工审核和智能算法审核相结合的方式，既能保证内容的准确性和合规性，又能提高审核效率。
例如，智能算法可以通过对大量数据的训练来识别出常见的违规内容，而人工审核则可以对复杂情况进行精准判定。
2.加强算法的优化和更新针对智能审核算法的不足和问题，短视频平台应该加强对算法的优化和更新。
通过引入更先进的机器学习和深度学习技术，提高算法的准确性和鲁棒性，减少误判和漏判的情况。
同时，定期更新算法，以应对不断变化的违规内容和新的审核需求。
3.建立举报机制的监管机构为了解决用户滥用举报和人为恶意举报的问题，短视频平台可以建立举报机制的监管机构。
网络短视频中的人工智能技术：应用、反思与建议
网络短视频中的人工智能技术：应用、反思与建议作者：周仁平罗弈为来源：《教育传媒研究》2020年第05期【内容摘要】当前，人工智能技术已较广泛地应用于网络短视频，包括内容生产、分发推送、管理审核等领域，为行业发展提供了强有力的技术支撑。
本文在梳理人工智能技术在网络短视频中的应用现状的基础上，对人工智能技术的管理审核短板、内容生产的负面效应、隐私保护困境等几个突出问题进行了反思和探讨，并从借力区块链技术、保持技术理性、优化算法、推进隐私多元共治等方面提出了相应建议。
【关键词】人工智能;网络短视频;区块链;算法推荐人工智能技术是计算机科学的一个分支，自20世纪50年代以来，已取得长足发展。
如今，人工智能已广泛应用于安防、金融、医疗健康、广告营销、新闻传播等诸多领域，其中也包括在流量经济和内容经济背景下迅速崛起的网络短视频领域。
不过，目前对网络短视频中的人工智能技术应用进行专门探讨的研究尚不多见。
本文对此进行了梳理和分析，并对实际应用中的问题作了进一步探讨。
一、人工智能技术在网络短视频领域的应用现状2018年，中国传媒产业总规模突破2万亿元大关，网络视听行业的市场规模首度超过广播电视，网络短视频等新型网络视听模式逐步兴起并占据主流市场。
①在此背景下，抖音、快手、美拍等“头部”平台纷纷把人工智能技术视为网络短视频发展的强力助推器，并掀起新一轮行业变革。
目前，人工智能技术在网络短视频中的应用，大致可以分为两种：一种是管理层面，被应用于分发推送、内容审核等领域;一种是内容层面，人工智能技术被应用于短视频的内容拍摄、制作和表现的全过程。
（一）丰富内容生产模式以技术赋能用户生产内容（UGC，user generated content）、丰富内容生产模式，是目前人工智能技术在短视频行业的主要应用形态之一。
对于短视频社区而言，不断上线新的玩法是助力内容生产、保证用户留存、适应行业竞争的刚性需求。
近年来，利用人工智能技术，一些公司推出了一批“爆款特效”产品：如快手上线的“快手时光机”，能够在十几秒内让短视频中的人脸形象逐渐变成60年后的模样;抖音推出的由今日头条AI Lab技术支持的“尬舞机”“发红包”等特效，可在人脸识别技术的基础上，实现动态图像的转化生产和实景游戏互动，提升产品的沉浸度和趣味性。
短视频研究现状分析
短视频研究现状分析短视频是指在网络上以短时长的视频形式展示的一种媒体形式。
近年来，短视频兴起迅猛，并且在全球范围内迅速流行起来。
本文将对短视频的研究现状进行分析。
短视频的流行是由于智能手机的普及，以及移动互联网的发展所推动的。
智能手机的普及使得每个人都可以拍摄、编辑和分享视频。
而移动互联网的发展则提供了快速、便捷的视频传输网络，使得用户可以随时随地观看、评论和分享短视频。
短视频的研究主要集中在以下几个方面：内容分析是短视频研究的重要方向之一。
内容分析主要包括对短视频的主题、情感、音频和图像特征的分析。
通过对短视频内容的分析，可以了解用户对不同类型短视频的喜好和偏好，进而进行个性化推荐和内容生产。
用户行为分析是另一个研究方向。
用户行为分析主要包括对用户观看、评论、点赞和分享行为的分析。
通过对用户行为的分析，可以了解用户对短视频的使用习惯和兴趣爱好，进而进行个性化推荐和广告投放。
社交网络分析是短视频研究的重要组成部分。
社交网络分析主要包括对用户之间关系、影响力和信息传播的分析。
通过对社交网络的分析，可以了解用户之间的互动和影响关系，进而进行社交推荐和用户关系分析。
技术研究是短视频研究的基础。
技术研究主要包括对短视频的压缩、传输、存储和处理技术的研究。
通过对短视频技术的研究，可以提高短视频的画质、流畅度和用户体验。
短视频的研究现状主要集中在内容分析、用户行为分析、社交网络分析和技术研究几个方面。
随着短视频的不断发展，研究领域还将进一步扩展和深化。
相信未来短视频的研究将会更加全面和深入，为短视频产业的发展提供更好的支持。
视频内容分析与理解的算法研究与应用
视频内容分析与理解的算法研究与应用随着互联网的发展，视频内容的数量和质量不断增加，如何有效地对海量视频进行分析和理解成为一个重要的问题。
视频内容分析与理解的算法研究和应用旨在利用计算机视觉和机器学习等相关技术，对视频中的视觉和语义信息进行提取和理解，以实现视频自动理解、分类和检索等功能。
本文将着重探讨视频内容分析与理解的算法研究和应用。
一、视频内容分析的基本任务视频内容分析是指对视频中的各种信息进行提取和理解的过程。
视频内容分析的基本任务可以分为以下几个方面：1. 高级特征提取：视频中包含了大量的视觉和语义信息，如颜色、纹理、形状等特征。
高级特征提取算法可以利用这些信息来识别和分类不同的视觉内容，比如人物、物体、场景等。
2. 目标跟踪：目标跟踪是指在视频序列中对感兴趣的目标进行追踪的过程。
目标跟踪算法需要在视频中不同帧之间确定目标的位置和运动轨迹，以实现目标的准确跟踪。
3. 行为分析：视频中的行为分析是指对视频中的人物或物体的行为进行分析和识别的过程。
行为分析算法可以从视频中提取出各种动作和行为，并对其进行分类和识别，如人的行走、交互、跳跃等。
4. 视频摘要：视频摘要是指将长时间的视频序列压缩成较短的关键帧序列，以便更好地进行浏览和检索。
视频摘要算法可以从视频中选择出一小部分重要的帧，并根据它们的内容和顺序生成摘要。
二、视频内容分析的算法研究和应用要实现对视频内容的准确分析和理解，需要利用计算机视觉和机器学习等相关技术来开发高效的算法。
以下是视频内容分析的一些经典算法和应用：1. 物体识别与分类：物体识别与分类是视频内容分析中的核心任务之一。
通过利用深度学习等技术，可以设计出高效的物体识别和分类算法。
这些算法可以将视频中的物体进行自动识别和分类，如车辆识别、人脸识别等。
2. 行为分析与事件检测：行为分析和事件检测是对视频中的行为和动作进行分析和识别的过程。
利用深度学习和模式识别算法，可以检测到视频中的各种行为和事件，如交通事故、人群聚集、物体移动等。
人工智能技术在传媒行业的应用案例
人工智能技术在传媒行业的应用案例随着科技的快速发展，无处不在的人工智能技术已经深入我们的生活，并且在各个行业中得到广泛的应用。
在传媒行业中，人工智能技术也发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍一些人工智能技术在传媒行业中的应用案例。
一、内容生成人工智能技术在内容生成方面的应用已经相当成熟。
例如，美国华尔街日报开发了一款名为“DeepBench”的人工智能机器人，它能够快速分析较为复杂的数据，并根据该数据生成分析报告。
该技术广泛应用于股票和商品交易中，能够快速准确地生成新闻报道，为投资者提供实时的信息和建议。
另外，人工智能技术还可以用于生成短视频或动画。
例如，一家名为Wibbitz的公司利用人工智能技术生成了大量短视频内容，让用户可以快速浏览各类新闻和娱乐内容。
二、内容分发人工智能技术在内容分发方面也得到了广泛的应用。
例如，一些社交媒体平台已经开始使用人工智能技术对用户的兴趣和偏好进行分析，从而向用户推荐感兴趣的内容。
Facebook就是其中之一，该平台利用人工智能技术为用户提供定制化的新闻和广告推荐服务。
此外，人工智能技术还可以用于过滤和审核内容。
例如，YouTube利用人工智能技术识别和过滤不适宜的视频内容，保障了网站的安全性。
三、内容管理在传媒行业中，人工智能技术也被广泛应用于内容管理方面。
例如，BBC的翻译服务“BBC NewsLabs”利用人工智能技术提升了新闻报道的多语言翻译能力，这使得BBC的新闻报道可以更好地服务于全球用户。
另外，人工智能技术还可以用于图片和音频的标签识别。
例如，Getty Images就利用人工智能技术对图片进行标签自动化处理，大大提高了服务效率。
四、内容分析人工智能技术可以用于对大量内容进行数据分析和挖掘，从而帮助传媒行业更加深入地了解用户需求和市场趋势。
例如，BuzzFeed利用人工智能技术对用户社交媒体行为进行数据分析，分析用户兴趣和行为模式，从而更好地为用户提供内容和服务。
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Hki 网络与融合
I Network &
convergence
文献引用格式：吕云玲，井佩光•短视频内容智能分析技术[J].电视技术，2019 , 43 (5 )：16-18.
LV Y L, JING P G. Content - based micro 一 video intelligent analysis technolooy [ J]. Video engineering, 2019, 43
(5) ：16 -18.
中图分类号：G206 文献标志码：A DON10. 16280/j. videoe.2019.05.005
短视频内容智能分析技术
吕云玲】，井佩光
2
(1•天津广播电视台，天津 300202 ；2.天津大学 电气自动化与信息工程学院
，天津
30072)
摘要：随着智能设备的普及以及移动互联网、物联网和云计算的快速崛起，催生了以短视频为代表的新一代媒体经济，而
围绕短视频资源的各种智能处理和分析技术，也成为当前多媒体信息领域的研究热点和前沿课题。尽管当前已有一些研 究开始以短视频语义分析为切入点，致力于解决不同应用场景下的语义分析，但相关研究尚处于相对初始阶段。当前快
速发展的外部环境，给短视 新的契机。以深度学习，张 等新一代人工智能和大数据处理技术的出
现，可以更好助力研究者在应用基础理论和相关解决方案上实现突破，并为实现短视频检索、短视频自动标注及短视频个
等具体应用提 的算法基础。关键词：短视频；人工智能
；
深度学习；张量分解
Content 一 based micro 一 video intelligent
analysis
technology
LV Yunling1 , JING
Peiguang2
(1. Tianjin radio and television station, Tianjin 300202, China
%
2. School ef Electrical and Information Engineering, Tianjin Unwersit#, Tianjin 300072, China
#
Abstract: With
the popularity o- smart devices and the rapid development o- mobile Internet, Internet o- Things, and cloud com
puting ,a new generation o- medic economy represented by shot videe has emerged recently. Against this background,
vvrious in
telligent processing and analysis technolooies around short videe have also become increasingly populao in the field o- multimedio.
Although some studies take short videe resources in the social medio environment as the research object te meet dierent application
scenarios, but still at a relatively initial staae. Currently, the rapid development oC the external
environment
brings new opportuni
ties foe solving micro - videe semantie analysis. Specifically, the emergence oC a new generation oC artificial intelliaencc and bi
dale processing techniques, such as deep learning and tensoe decomposition, cm help researchee made breakthroughs in the basie
theory oC application and related solutions. Furthermore, I also provides solid algorithms te suppoO a series oC specific applicc-
tions, such as shoe videe retrievvl, short videe automatic annotation, and shoe videe personalized recommendation.
Key words
: micro - videe % ayificial intelliaencc % deep learning % tensoe
decomposition
1短视频产业的兴起
2018 ，一 性的
APP软件
——
“音”传，
立成为各
用
APP下载网站
的第一。
同时，
短视频作为一种新兴媒体的代
开始岀现在 。短视频（或 视频）
是指在互联网新媒体上传播共享的时长在1分
以内的视频内容。
区别于传统长视频，短视频具有
更快的传 度、更的
性以及生 与消
之间界限 等 ，能更真实、生、
简
地将所要表达的信息传达给用户。在即将到来的
5G时代，短视频表现 、 性、
价值高
，
轻量化并且善于利用用户碎片化时间等 ，各
互联网公司，诸如腾讯、 、
百度等持续在短
视频领域发力，网易、搜狐、新浪等传统门户网站等 推岀新的短视频应用，短视频市场 发
展。 2018 12 ，
视频用户
6.48
亿,用户使用率为78.2%。
当今，短视频正成为内
容创业、
新闻报道
、社交平台重要传
之一
，几
所有主流的新闻资讯端、网络视频平台、 平
16 《电视技术》第43卷第5期（总第5 4期）
I投稿网址http: 〃www. videoe . cnV啣翹變磴_______________________
W ideo
Engineering
台都 了“短视频”
'
在短视频 发展的初期,一些平台为了用户放宽了相应的监管 ，部分色情、涉政
、
涉暴、广告等 容开始借助短视频进行传播
'
为了更好地助 视频行 性 的发展,
2019
1 9
日中网络视 会发布了《网络短
视频平台管 》(门及
《
网络短视频内容审核标
准细则》
(2
)
,分别从 体 细 '面
为互联网短视频的 传 了 。在管
重剑之下，各平台也加强了
视频内容 ［力
度，以期更快的
容 要求,例如字
［动
公 现有6 000人运 队伍再度扩充至
1 人，快手宣布 团队从
2 000人扩充至
5 000
人。
同时,伴随着人工智能技术 次浪潮的
涌起，与短视频相关的各大公司显现岀对智能分析
技术的极度渴求，它们均不惜投入
人 财
，联合 机构
，力图
分析
、人
智能等高端技术引入其中，从而有效地控制
的运营成本，为 在 的竞争中获取先机。
对 视频智能分析技术的要求 在不
扩展
和细化，其相
成为
学者以及 界
的 。
2 短视频内容智能分析技术研究 现状
伴随着短视频产业的发展，
针对短视频内容分
析的各类 渐成为 的学术界
的
重点,但相对于传统视频智能分析技术
,其整体研
小， 深度 浅， 重 往往
团队的背景和基础， 容和方向相对
分散。例如，在 视频 构建上,
Chen等人
(3
)
构建了 的短视频 用 决短视频流
行度 及场景分类问题,
Nguyen等人
(4
)
构建一
个开放的短视频 用于支撑短视频的分类及等一系列问题的 ；在视频流行度
的
,Chen等人(5) 一种基
推
态学
习的算法用 决短视频的语义流行度 ；在
视频的创 分析上,Redi等人
(6) 构
建短视频 ，并 分析短视频的听觉和
视觉 决短视频创新力的分类问题;在
视频
的场景分类问 ，Zhang等人
(7
)
提岀了一种树诱
导的 态场景分类算法,Liu等人(8目
M 网络与融合_________________I
Network &
convergence II
一种结构化导引的 态字典学习 ，Nio等人⑼ 一种利用
导的深度迁
移模型用 决短视频的场景分类问题,
Liu等
人(10
)
一种基于深度学习的序列化稀疏模型以
视频的场景语义 ；在视频用户行为预,Chen等人(⑴
一种基于时域分 1
机制深度网络模型以更好的解决该类问题。
视频内容分析做为一个新的 ，在国
家自然科学基金的资助下，部分
正逐步开展相
o 如以山东大学为 位的“ 视
频 学习的技术
”，以 学为
位
的“新媒体 下短视频事 ”和以湖南
学为 位“基 态 融合的短视频信
息检索及推荐 ”等等,他们正 从不同
的 体系，不同的 ，
以及不同应用 ：
探 视频内容分析的 ，合 加快其相关
的前进步伐。与之同时， 以合 ：
的身份推动着短视频内容分析技术的发展,美
图公司联合中 识别与计算机视觉学术会议2018 共同举办美图短视频实时分类挑战赛，旨
在解决海 视频的实时分类问题。 头 联
合国际会议 IEEE InteTnaional Conference on Multi-
medie and Expo
( IEEE ICME)于 2019 年共同推岀短
视频内容 与推荐竞赛,希望在 视频内容特
用户行为 决用户行为 问题。正是
些互联网 的加入， 视频资源注入到
学术 领域， 加
了相关技术发展和成熟，
为其最终实用化铺平了 。
3短视频智能 技术发展机遇与挑战对国内外短视频技术及其相关领域的综 分析，可以
对短视频内容智能分析技术的
才 起步,虽然有一些相 报 成功
应用 不 现,但其在 、
深度、
技
术成熟度等诸 ，与传统长视频分析技术
尚存在 距，
在一些实际应用系统研发 '还
有许多瓶颈问题尚未解决，其
进的
有众
的障碍和挑战。在 ，
蓬勃兴起
点开花的 现状,但仍无法掩 对短视频内容
分析的 相 的
体系支撑
的指导。
要是 在其 ，
每个
团队往往从 累和背景岀发，选 视频领域
投稿网址http：//WWW. videoe. cn
1
《电视技术》第43卷第5期(总第514期
)
"7