视频内容理解多模态特征数据集VideoContentUnderstandingMultimodalFeaturesDataset-sanliu
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 多模态数据, 视觉特征, 场景识别, 情感分析, 机器学习, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含从视频内容中提取的多模态特征，记录了视频的各种属性和表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征集合。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用视频内容分析场景。
数据维度：数据集包含多种类型的特征，如视频级别、帧级别相似度，以及嵌入特征等。具体包括：
KS0710V3_02Variationlogfilev.csv: 包含时间、名称、日志长度、剪辑次数、颜色、面部、情绪、物体、方差、质量等。
FrameLevel_embeddings.csv: 包含帧级别的嵌入特征，用于捕捉视频内容的细粒度信息。
VideoLevel_similarities_all.csv: 包含视频级别的相似度指标。
VideoLevel_scenes_freq.csv: 包含视频场景的频率信息。
数据格式：主要为CSV格式，包含多个csv文件，每个文件记录了不同的特征类型。
来源信息：数据来源于视频内容分析项目，已进行特征提取和结构化处理。
该数据集适合用于视频内容分析、场景识别、情感分析、以及多模态数据融合研究。
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、多模态学习等领域的学术研究，如视频内容理解、行为识别、情感分析等。
行业应用：可为视频监控、智能视频分析、内容推荐等行业提供数据支持，尤其是在视频摘要、内容检索方面。
决策支持：支持视频相关的决策制定，如广告投放、内容审核、用户行为分析等。
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理解视频特征提取和分析方法。
此数据集特别适合用于探索视频内容与特征之间的关联，帮助用户构建视频理解模型，提升视频分析的准确性和效率。
