当前位置：首页 > 行业动态 > 正文

爱奇艺多模态视频人物识别挑战赛

爱奇艺举办多模态视频人物识别挑战赛，融合视觉、音频等模态技术，推动

比赛背景与目标

爱奇艺多模态视频人物识别挑战赛旨在通过融合视频中的视觉、音频、文本等多模态信息，提升复杂场景下人物身份识别与属性判断的准确率，该赛事聚焦于真实视频场景（如影视剧、综艺、短视频等）中的人物识别问题，要求参赛者设计算法处理多模态数据，解决光照变化、遮挡、模糊等实际挑战。

任务描述

  1. 核心任务

    • 人物身份识别：给定一段视频，识别画面中所有出现过的人物身份（如演员姓名或唯一ID）。
    • 人物属性识别（可选）：判断人物的属性标签（如性别、年龄、服饰、动作等）。

  2. 多模态数据类型

    • 视觉模态：视频帧图像（RGB或深度图）。
    • 音频模态：人物语音波形或频谱特征。
    • 文本模态：字幕、台词、场景描述等文本信息。

  3. 输出要求

    对每个视频片段输出人物列表,包含身份ID、置信度、属性标签（若适用）。

数据集分析

数据类别 规模 特点
训练集 10万视频片段 人物身份标注、属性标签、时间边界 涵盖影视剧、综艺、短视频等场景
验证集 2万视频片段 同上，无标签 用于模型调参和早停
测试集 5万视频片段 无标签 最终评测集合

数据挑战：

  • 人物分辨率低、面部遮挡频繁（如戴口罩、侧脸）。
  • 音频与视觉模态可能存在时空不同步问题。
  • 文本模态稀疏（部分视频无字幕）。

评估指标

  1. 身份识别

    • mAP@0.5（主流指标）：基于IoU=0.5的阈值计算平均精度。
    • Recall@K：Top-K候选名单中正确识别的比例（K=1,5,10）。

  2. 属性识别

    • Macro-F1：对每个属性单独计算F1分数后取平均。

技术方法

多模态特征提取

模态 特征提取方法
视觉 人脸识别模型（如ResNet、FaceNet）提取面部特征。
视频时序建模（如TSN、Transformer）。
音频 语音识别（ASR）生成文本或直接提取梅尔频谱特征。
说话人嵌入（x-vector）。
文本 BERT/RoBERTa编码字幕或场景描述文本。
关键词匹配（如角色名、动作词）。

多模态融合策略

  • 早期融合：将不同模态的特征拼接后输入统一模型。
  • 晚期融合：各模态独立建模，通过加权投票或注意力机制融合结果。
  • 交叉模态注意力：通过注意力机制动态权衡模态贡献（如视觉+音频互补）。

训练优化技巧

  • 数据增强：随机裁剪、颜色抖动、音频降噪、文本回译。
  • 损失函数：
    • 身份识别：使用CE损失或Triplet Loss优化特征间距。
    • 属性识别：二元交叉熵（BCE）或焦点损失（Focal Loss）。
  • 模型轻量化：采用MobileNet、EfficientViT等压缩模型体积。

关键挑战与解决方案

挑战 解决方案
模态差异大 模态归一化（如将特征映射到同一维度）。
自适应权重分配机制。
数据噪声 异常样本检测（如OCC算法）。
半监督学习利用未标注数据。
实时性要求 模型量化（FP32→INT8）。
知识蒸馏（教师模型→轻量学生模型）。
跨域泛化 领域自适应（Domain Adaptation）。
合成数据增强（如GAN生成新场景）。

问题与解答

问题1：多模态融合中，如何避免某个模态主导结果？

解答：

  • 动态权重分配：通过神经网络学习各模态的权重（如SE-Block或模态注意力机制）。
  • 模态互补性约束：设计损失函数鼓励不同模态提供差异化信息（如视觉+音频互信息最大化）。
  • 晚融合策略：各模态独立输出概率分布，通过Dice或乘法规则融合，减少单一模态偏见。

问题2：如何处理视频中人物分辨率过低的问题？

解答：

  • 超分辨率重建：使用ESRGAN等模型提升帧分辨率。
  • 局部特征增强：聚焦眼部、发型等判别性区域（如Face Parsing引导特征提取）。
  • 多尺度特征融合：结合全局上下文（如场景类别）与局部细节
0

相关文章