數字視頻媒體內容的自動理解與分析

摘要：文章研究了基于L2正則化優化的深度卷積神經網絡在數字視頻媒體內容自動理解與分析中的應用。具體來說，文章分析了視頻理解與分析問題，聚焦于DCNN的理論研究，引入了L2正則化方法來對方法進行優化，在實驗部分使用YouTube-VOS數據集對方法進行了驗證與比較，通過F1分數和交并比指標評估了優化方法相較于標準DCNN提升效果。實驗結果表明，該方法在視頻對象分割任務中取得了優異的效果，驗證了L2正則化在深度學習模型優化中的有效性。

關鍵詞：數字視頻；視頻分析；深度卷積神經網絡；正則化

中圖分類號：TP37 文獻標志碼：A

0 引言

近年來，隨著數字視頻媒體的迅猛發展和廣泛應用，如何高效、準確地理解和分析視頻內容成了計算機視覺和多媒體領域的研究熱點［1-2］。視頻媒體內容的自動理解與分析不僅在智能監控、視頻檢索、自動駕駛等實際應用中具有重要價值，而且在推動人工智能技術進步方面也具有深遠的意義［3-4］。傳統的視頻理解與分析方法主要依賴于人工特征提取和淺層學習模型，這些方法在面對復雜多變的場景時往往表現出局限性，難以充分捕捉視頻中的高層語義信息［5-6］。

近年來，深度卷積神經網絡（Deep Convolutional Neural Networks， DCNN）的出現為視頻內容的自動理解與分析提供了新的思路［7-8］。DCNN通過多層非線性變換能夠自動學習到數據的高層特征表示，從而在圖像和視頻理解任務中取得了顯著的效果。然而，現有基于DCNN的方法在應用于視頻分析時仍然面臨一些挑戰，例如：模型的泛化能力、訓練過程中的過擬合問題以及高計算復雜度等。

該研究的重點在于探索基于DCNN的場景理解和語義分析方法。具體而言，文章分析了場景理解和語義中的DCNN存在的問題，研究了該模型的基本原理。為了提高DCNN的性能，文章引入基于L2正則化［9-10］的優化方法以期抑制過擬合現象。該論文結合實際數據集，對所提出的方法進行了實驗驗證與性能評估。通過理論研究和實驗測試，文章旨在進一步推進視頻媒體內容自動理解與分析技術的發展，提升現有方法在處理復雜視頻場景時的有效性和魯棒性。

1 基本原理與問題分析

DCNN作為視頻理解與分析領域的主要技術之一，其核心原理在于通過多個卷積層和池化層的堆疊，從視頻幀中提取多層次的特征。具體而言，DCNN對輸入視頻幀進行卷積操作來提取圖像的局部特征，例如邊緣、紋理等，每個卷積層的輸出通過激活函數引入非線性，再經由池化層進行降維和去冗余操作，從而保留關鍵特征并減少計算量。在完成特征提取后，特征圖被展平并輸入全連接層進行分類或回歸任務。

然而，DCNN在其應用也存在一些局限性。該模型通常需要大量標注數據進行訓練，而獲取大規模高質量的標注視頻數據集成本高昂且耗時并且標準DCNN容易出現過擬合現象，特別是在訓練數據量不足或數據分布不均衡的情況下。過擬合導致模型在訓練集上表現良好，但在測試集或實際應用場景中性能顯著下降。

針對上述標準DCNN的局限性，文章引入L2正則化優化方法來改善DCNN在該場景下的性能。具體而言，L2正則化在優化過程中加入了參數平方和懲罰項，使得權重參數趨向于較小的值，防止模型過度擬合訓練數據。這不僅有助于提升模型在測試集上的表現，還能增強其在實際應用場景中的魯棒性和穩定性。此外，L2正則化能夠簡化模型，減少不必要的復雜度，從而降低計算成本和資源需求，提高模型訓練和推理的效率。

2 引入L2正則化的DCNN優化方法

2.1 標準DCNN模型

設輸入圖像為一個張量X，其中，X∈RH×W×C，H為圖像高度，W為圖像寬度，C為圖像通道數。卷積層的核心操作是卷積運算。在卷積運算中，卷積核K作用于輸入圖像的局部區域并得到輸出特征圖Y，其計算方法為：

Yi，j，k=∑Hfm=1∑Wfn=1∑Cc=1Xi+m-1，j+n-1，c·Km，n，c，k+bk（1）

其中，Hf和Wf分別為卷積核的高度和寬度，Km，n，c，k為卷積核的權重，bk為偏置項。

卷積操作完成后，激活函數（·）被應用于卷積輸出來引入非線性映射。常用的激活函數為修正線性單元，其表達式為：

（x）=max（0，x）（2）

后續的池化層用于降維和減少參數量，常用的池化操作為最大池化：

Yi，j，k=max（m，n）∈RXi+m-1，j+n-1，k（3）

其中，R表示池化窗口的區域。在卷積和池化操作之后，特征圖被展平并輸入全連接層。全連接層的輸出z通過線性變換和激活函數得到，其計算公式為：

z=（Wh+b）（4）

其中，W為權重矩陣，h為輸入向量，b為偏置項。在訓練過程中，該模型通過最小化損失函數L（θ）來優化模型參數θ，常用的損失函數為交叉熵損失，其表達式為：

L（θ）=-∑Ni=1yilog（y^i）+（1-yi）log（1-y^i）（5）

其中，N為樣本數量，yi為真實標簽，y^i為預測概率。該過程中，梯度下降算法被用于優化損失函數，該方法通過計算損失函數對參數的梯度θL（θ），按照學習率η更新參數：

θ←θ-ηθL（θ）（6）

通過反復迭代，DCNN模型的參數逐步被優化，最終實現對輸入數據的高效學習與分類。

2.2 基于L2正則化的優化方法

為了改善DCNN的性能，文章引入了L2正則化方法來抑制過擬合并提升模型的泛化能力。L2正則化通過在損失函數中增加一個正則項來實現該目的，正則項用于懲罰模型的復雜度，使得權重參數趨向于較小的值。具體而言，L2正則化的損失函數定義為：

Lreg（θ）=L（θ）+λ∑iθ2i（7）

其中，L（θ）為原始的交叉熵損失函數，θ表示模型的參數，λ為正則化系數，控制正則化項的權重。正則項∑iθ2i是所有權重參數的平方和，旨在防止權重參數過大導致的過擬合現象。

在反向傳播算法中，參數優化目標為最小化正則化后的損失函數Lreg（θ）。因此，參數的梯度計算也需要包括正則化項的影響，具體來說，參數θ的梯度更新方法為：

θLreg（θ）=θL（θ）+2λθ（8）

其中，θL（θ）是原始損失函數L（θ）對參數θ的梯度，2λθ是正則化項對參數θ的梯度。最終，參數更新方法為：

θ←θ-η（θL（θ）+2λθ）（9）

式（9）表明，在每次迭代中，模型參數不僅根據原始損失函數的梯度進行更新還要考慮正則化項的影響，從而使得權重參數趨向于較小的值。

3 實驗與分析

3.1 數據集與實驗環境

YouTube-VOS數據集是一個大規模、高質量的視頻對象分割數據集，特別適用于視頻內容理解和分析任務。該數據集包含大量真實世界的多種類視頻片段，每個視頻幀都附有精確的對象分割標注，覆蓋了豐富的場景和多樣的物體類別。該數據集因其數據量大、標注精細、類別多樣，成為視頻理解領域的重要基準數據集，廣泛應用于視頻場景理解等研究任務中。為了對文章中研究的方法進行評估，實驗采用了YouTube-VOS數據集對方法進行了測試，實驗環境配置如表1所示。

3.2 效果分析

該實驗以YouTube-VOS數據集為基準，利用如表1配置的實驗環境對文章中的基于L2正則化的DCNN優化方法進行測試，具體步驟包括：對YouTube-VOS數據集進行預處理，提取視頻幀并進行數據增強；構建并訓練DCNN模型，使用L2正則化項優化損失函數，控制過擬合并提高泛化能力；在訓練過程中，監控驗證集的損失和準確率，通過超參數調優確保模型性能最佳；訓練完成后，使用獨立的測試集評估模型的實際性能，測量其在視頻對象分割任務中的準確性和魯棒性；將實驗結果進行可視化展示，分析方法的有效性和優勢，從而驗證該DCNN優化方法在數字媒體視頻內容理解與分析中的應用效果。

為了對實驗效果進行綜合分析，該實驗對比評估了標準DCNN和文章中基于L2正則化的DCNN優化方法，使用了F1分數和交并比（Intersection over Union， IoU）作為評價指標，實驗結果如表2所示。

在視頻對象分割任務中，文章中的優化方法相較于標準DCNN模型表現出顯著的提升。從F1分數來看，優化方法達到了0.92，而標準DCNN模型僅為0.85，說明該方法在模型的精確率和召回率之間取得了更好的平衡，對目標物體的識別和分割更為準確和全面。通過IoU指標的評估，所研究方法（0.83）遠高于標準DCNN模型的0.78，表明所研究的優化方法預測的目標物體區域與真實標注區域的重疊度更高，具有更好的空間匹配性和精準度。這些結果充分驗證了引入L2正則化的優化方法在DCNN中的有效性，能有效控制過擬合現象，提升模型在復雜場景下的穩定性和泛化能力。因此，該方法不僅在理論上有所突破，也在實驗結果上得到了充分的驗證和支持，為視頻內容理解與分析領域的進一步研究和應用提供了重要參考。

4 結語

文章通過引入L2正則化優化方法，成功改善了DCNN模型在數字視頻媒體內容理解與分析中的性能。通過對比實驗結果，該研究證明了優化方法相對于傳統DCNN在精確度和目標完整性上的顯著改善。未來的研究方向可進一步探索更復雜的數據集和場景，進一步優化模型結構與參數，以提升模型的普適性和魯棒性。該成果為數字媒體內容理解技術的進一步發展提供了有力支持，對于提高視頻內容分析的自動化水平具有重要的理論和實際意義。

參考文獻

［1］顧曰國.多媒體、多模態學習剖析［J］.外語電化教學，2007（2）：3-12.

［2］朱云，凌志剛，張雨強.機器視覺技術研究進展及展望［J］.圖學學報，2020（6）：871-890.

［3］張天予，閔巍慶，韓鑫陽，等.視頻中的未來動作預測研究綜述［J］.計算機學報，2023（6）：1315-1338.

［4］黃凱奇，陳曉棠，康運鋒，等.智能視頻監控技術綜述［J］.計算機學報，2015（6）：1093-1118.

［5］趙祥模.自動駕駛測試與評價技術研究進展［J］.交通運輸工程學報，2023（6）：10-77.

［6］尹宏鵬，陳波，柴毅，等.基于視覺的目標檢測與跟蹤綜述［J］.自動化學報，2016（10）：1466-1489.

［7］劉楊濤，徐鑫.基于深度卷積神經網絡的行人檢測實現［J］.南陽理工學院學報，2020（6）：58-63.

［8］王容霞，賀芬，楊偉煌，等.融合DCNN的面部特征檢測在駕駛員危險駕駛中的應用研究［J］.商丘職業技術學院學報，2022（2）：71-76.

［9］楊浩，馬建紅.正則化參數求解方法研究［J］.計算機測量與控制，2017（8）：226-229.

［10］呂國豪，羅四維，黃雅平，等.基于卷積神經網絡的正則化方法［J］.計算機研究與發展，2014（9）：1891-1900.

（編輯 王永超）

Automatic understanding and analysis of digital video media content

TANG Kai

（Huai’an Senior Vocational and Technically School， Huai’an 223005， China）

Abstract： The article investigates the application of deep convolutional neural networks based on L2 regularization optimization in automatic understanding and analysis of digital video media content. Specifically， the article analyzed the basic principles of DCNN and introduced L2 regularization method to optimize the method. In the experimental section， the YouTube VOS dataset was used to validate and compare the method. The F1 score and intersection to union ratio index were used to evaluate the improvement effect of the optimization method compared to standard DCNN. The experimental results show that this method has achieved excellent results in video object segmentation tasks， verifying the effectiveness of L2 regularization in deep learning model optimization.

Key words： digital video; video analysis; deep convolutional neural network; regularization