论文Express | 美图云+中科院AAAI2018：视频语义理解的类脑智能

2018 年 3 月 21 日 大数据文摘 文摘菌

大数据文摘作品

近日，美图云视觉技术部门与中科院自动化所共同合作研发，提出一种基于类脑智能的无监督的视频特征学习和行为识别的方法NOASSOM (Nonlinear Orthogonal Adaptive-Subspace Self-Organizing Map)，该方法不依赖于标签信息，可以自适应地、无监督地学到视频的特征表示，相关成果已发表在AAAI2018。

大数据文摘就NOASSOM算法对美图云相关负责人进行了采访，针对NOASSOM效率问题，美图云告诉大数据文摘，NOASSOM由于引入核函数，在模型训练时的计算复杂度比ASSOM（Adaptive-Subspace Self-Organizing Map)）略高，但在提取特征时NOASSOM与ASSOM并无速度差异。

美图云强调，NOASSOM的优势是无监督特征提取。

除了论文中提及NOASSOM可以提升识别率之外，NOASSOM是无监督特征提取方法，训练数据不需要标签信息。而ASSOM是有监督学习，训练数据需要标签信息。

此外，美图云表示，该成果计划被应用到美拍短视频相关业务场景中。

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以下是论文部分内容：

基于类脑智能的无监督的视频特征学习和行为识别的方法

摘要

视频语义理解一直是学术界的研究热点之一。近两年随着短视频领域的火爆发展，围绕短视频的业务场景应用也在增长，工业界应用场景都对视频内容理解提出了迫切的落地需求。

与学术界用的确定性数据集不同，工业界业务产生的视频数据具有如下特点：首先，数据量大，每天都会有成千上百万的视频被上传；其次，内容未知，现实生活中的场景是很复杂的，尤其对于UGC内容，无法确定用户上传的视频中的主体和场景，行为更是无法预测；再次，时效性，在不同的时间段内视频的主题、场景以及行为是不同的，它可能会随着时间发生变化进行转移。

因此，在这样的数据集上人工建立标签体系非常困难。NOASSOM算法的提出有效解决了算法模型在训练过程中无标签输入的问题。

NOASSOM算法原理

NOASSOM是通过模拟视觉皮层中表面区域的结构来构建的，以数据驱动自组织更新，恢复基本视觉皮层中的神经元对输入刺激的反应。

NOASSOM是对ASSOM方法的改进。ASSOM是一种特征提取方法，它可以从输入数据中学习统计模式，并对学到的模式进行自组织排列，从而进行特征表示。但是ASSOM只能处理有标签的数据，并且只对线性化的数据有效，无法胜任其他复杂情形。

NOASSOM的提出解决了ASSOM对数据的限制问题。首先，NOASSOM通过引入一个非线性正交映射层，处理非线性的输入数据，并使用核函数来避免定义该映射的具体形式。其次，通过修改ASSOM的损失函数，使输入数据的每个样本可以独立地贡献于损失函数，而不需要标签信息。下图示意了NOASSOM与ASSOM的网络结构区别。

NOASSOM与ASSOM网络结构

NOASSOM算法模型

ASSOM由输入层、子空间层、输出层组成。NOASSOM比ASSOM增加一个非线性正交映射层，用于实现输入层和子空间层的非线性正交映射。为保证映射后的子空间基向量仍然保持正交性，NOASSOM采用正交约束的核函数：

输出层使用输入在子空间的投影表示：

使用投影残差构建损失函数：

原始的ASSOM的损失函数表示如下：

通过修改损失函数使每个样本独立地贡献于损失函数，而不必使用Class-specific 的数据进行有监督训练。NOASSOM使用随机梯度下降法对网络进行训练。

在每次迭代之后，重新对基向量进行正交化处理。算法流程图如下：

本文还提出一个层级的NOASSOM来提取高层的抽象特征，有效地描述视频中行为轨迹的表观和运动信息，构建了一个层级的NOASSOM结构提取视频中的局部行为特征，并使用FISHER VECTOR进行聚合编码，采用SVM进行分类，如下图所示：

层级NOASSOM 特征提取框架

实验及结果

NOASSOM在国际公开大型数据集UCF101, HMDB51和小型数据集KTH上进行了评测，识别获得了93.8%，69.3%和98.2%的识别率。不同算法识别率如下表所示：

在UCF101数据集上，与手工特征（iDt）+HSV基准方法和iDt+CNN方法相比，NOASSOM的识别率分别高出5.9%和2.3%；在HMDB51数据上，NOASSOM的识别率分别高出8.2%和3.4%。公开数据集上的实验结果表明，这种方法优于之前基于手工特征的方法和大多基于深度特征的方法。

NOASSOM算法评估

NOASSOM中训练得到的基向量的可视化结果如下图所示，左边是表观信息滤波器，右边是运动信息滤波器。表观信息滤波器通过学习可以检测到图像一些边缘信息，进而利用其对图像的水平边沿和垂直边沿进行检测，从而提取良好的轮廓纹理信息。右边的运动信息滤波器学到了一些类似Gabor滤波器学到的信息，这样的滤波器对运动信息更加敏感，实现对运动信息地鲁棒性提取。