Класифікація відеоконтенту за категоріями з використанням машинного навчання

Abstract

Розглянуто методи автоматичної класифікації відеоконтенту за категоріями з використанням методів машинного навчання та глибоких нейронних мереж. Проаналізовано основні підходи до виділення ознак із відеопослідовностей – просторових, часових та аудіовізуальних. Описано архітектури згорткових і рекурентних мереж, трансформерів, що застосовуються для вирішення задачі категоризації відео. Визначено перспективи розвитку систем класифікації у контексті зростаючих обсягів відеоданих./: Methods for automatic classification of video content by categories using machine learning methods and deep neural networks are considered. The main approaches to feature extraction from video sequences - spatial, temporal and audiovisual - are analyzed. The architectures of convolutional and recurrent networks, transformers used to solve the problem of video categorization are described. The prospects for the development of classification systems in the context of growing volumes of video data are determined.