视频内容分析多模态数据集VideoContentAnalysisMulti-modalDataset-liumail511
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 多模态数据, 场景识别, 行为分析, 相似度计算, 嵌入向量, 帧级分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自视频内容分析的数据，记录了视频的多种特征信息，涵盖了视频的各个层面。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态视频内容分析数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，理论上适用于全球范围内的视频内容分析。
数据维度：数据集包括多种数据维度，涵盖了日志信息、场景信息、相似度信息和嵌入向量等。具体包括：
GD_Log：包含视频处理过程中的日志信息，如时间戳、名称、长度、颜色、情绪、对象、方差和质量等。
FrameLevel_scenes：帧级别的场景信息，包括场景编号、起止帧、起止时间码、起止时间（秒）和长度（帧/时间码/秒）。
FrameLevel_similarities：帧级别的相似度数据，单个值。
VideoLevel_similarities_all：视频级别的相似度数据，包括Variable（变量）和Value（值）。
FrameLevel_embeddings：帧级别的嵌入向量，包含多个浮点数值，代表视频帧的特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和处理。
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：适用于视频分析、计算机视觉、多模态学习等领域的学术研究，如视频场景识别、行为分析、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、视频推荐等行业提供数据支持，特别是在自动化视频内容理解方面。
决策支持：支持视频内容相关的决策制定，如视频内容审核、广告投放策略优化等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视频内容分析。
此数据集特别适合用于探索视频内容的多模态特征表示和分析方法，帮助用户实现视频内容的智能化处理，例如提升视频检索精度、实现自动化场景识别等。
