视频质量评估场景下的多模态特征数据集VideoQualityAssessmentMulti-modalFeaturesDataset-liumail1129

数据来源：互联网公开数据

标签：视频质量, 多模态数据, 场景分析, 特征提取, 视频分析, 机器学习, 图像处理, 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，用于视频质量评估研究。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态视频特征集合。地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用视频内容，不涉及特定地理区域。数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中"KSMISV_06Varlogfile.csv"记录了视频片段的日志信息，包括时间、名称、长度、剪辑信息、颜色、面部、情绪、物体、方差和质量等。此外，还有FrameLevel数据，如"V5239656785474152944_FrameLevel_scenes.csv"记录了场景信息，包括场景编号、起止帧、起止时间码、时长等。"V5239656785474152944_FrameLevel_similarities.csv"记录了帧级别的相似度，"V5239656785474152944_FrameLevel_embeddings.csv"则包含了帧级别的嵌入特征。数据格式：数据以CSV格式提供，包含结构化的表格数据，便于进行数据分析和机器学习建模。来源信息：数据可能来源于视频分析项目的实验数据，已进行特征提取和初步处理。该数据集适合用于视频质量评估、场景分析、视频内容理解等领域的研究。

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：适用于视频质量评估、视频内容分析、场景分割、动作识别等学术研究，以及多模态数据融合的研究。行业应用：可以为视频监控、智能视频分析、视频编辑、流媒体服务等行业提供数据支持，用于提升视频质量、优化内容推荐、实现自动化视频分析。决策支持：支持视频内容创作者、视频平台等进行内容质量评估和优化，辅助进行内容创作和分发策略的制定。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、人工智能等相关课程的实训材料，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特征与视频质量之间的关系，以及利用多模态数据提升视频分析的准确性和效率，从而实现视频质量的自动评估和优化。