视频内容分析场景数据集VideoContentAnalysis-yumoan
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 场景识别, 嵌入向量, 帧级别数据, 图像识别, 行为分析, 多模态数据, 数据处理
数据概述：
该数据集包含从视频内容中提取的多种类型数据，记录了视频的帧级别信息、场景分割结果、以及对应的嵌入向量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的视频内容分析。
数据维度：
log文件：包含时间戳（time）、视频片段名称（name）、视频片段长度（log.length）、剪辑点数量（log.cuts）、颜色信息（log.colors）、面部数量（log.faces）、情感信息（log.emotions）、物体信息（log.objects）、方差（log.variance）、质量评估（log.quality）等。
场景数据：包含场景编号（Scene Number）、起始帧（Start Frame）、起始时间码（Start Timecode）、起始时间（秒）（Start Time (seconds)）、结束帧（End Frame）、结束时间码（End Timecode）、结束时间（秒）（End Time (seconds)）、长度（帧）（Length (frames)）、长度（时间码）（Length (timecode)）、长度（秒）（Length (seconds)）等。
嵌入向量数据：包含多维度的浮点数，代表视频帧的特征嵌入，用于捕捉视频帧的语义信息。
数据格式：CSV格式，包含多个子目录和文件，便于进行数据组织和分析。
来源信息：数据来源于视频内容分析项目的实验结果，经过了从原始视频中提取关键信息、场景分割、特征提取等处理。
该数据集适合用于视频内容理解、场景识别、行为分析和多模态数据分析。
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、人工智能和多媒体处理领域的学术研究，例如视频场景分割、行为识别、视频内容检索等。
行业应用：可以为视频监控、智能安防、影视内容分析、短视频推荐等行业提供数据支持，特别是在自动化内容理解和分析方面。
决策支持：支持基于视频内容的决策制定，例如优化视频内容创作、提升视频推荐算法的精度。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视频分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容中不同维度特征之间的关系，构建视频内容理解模型，并实现对视频内容的智能分析与检索。
