视频多模态分析日志数据集VideoMulti-modalAnalysisLogData-yumoan
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 多模态数据, 日志数据, 场景识别, 视觉分析, 数据挖掘, 机器学习, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自视频分析系统的日志数据，记录了视频内容的多模态分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件命名结构推测为多次实验或多个视频片段的分析结果。
地理范围：数据未涉及地理位置信息，主要关注视频内容分析。
数据维度：数据集包含多类数据，包括：
日志文件（KS0723V_02logfile.csv）：记录了分析过程中的时间戳、视频名称、日志长度、剪辑信息、颜色信息、面部信息、情绪信息、物体信息、方差、质量等。
场景级别数据（V5225864525231157991_FrameLevel_scenes.csv）：记录了视频中每个场景的起止帧、时间码、时长等信息。
视频级别相似度数据（V5225864525231157991_VideoLevel_similarities_all.csv）：记录了视频整体的相似度特征。
帧级别嵌入数据（V5225864525231157991_FrameLevel_embeddings.csv）：包含了视频每一帧的嵌入向量，用于表示视频内容的特征。
数据格式：数据以 CSV 格式存储，组织在不同的文件夹中，文件命名规范，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于视频分析实验或系统，已进行结构化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于视频内容分析、场景识别、行为分析、视觉特征提取等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的研究，例如视频内容理解、动作识别、情感分析、场景分割等。
行业应用：可用于智能视频监控、智能广告推荐、视频内容审核、影视制作等行业，为相关应用提供数据支持。
决策支持：支持视频内容分析相关的决策制定，例如优化视频内容创作、改进视频推荐算法等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解视频分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容的多模态特征，理解不同分析维度之间的关联性，帮助用户构建视频分析模型，提升视频理解的准确性和效率。
