视频内容多模态特征分析数据集VideoContentMultimodalFeatureAnalysis-sanliu
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 多模态数据, 图像特征, 视频特征, 行为识别, 机器学习, 数据挖掘, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含从视频内容中提取的多模态特征数据，记录了视频的各种属性和特征。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数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用视频内容分析。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：
KS0604V_03Variationlogfilev.csv：记录视频的时序日志信息，包括时间戳、视频名称、日志长度、剪辑点、颜色、面部信息、情绪、物体、方差和质量等。
V5249226947254798481_VideoLevel_similarities_all.csv：包含视频级别的相似性数据，包括变量和值。
V5249226947254798481_FrameLevel_similarities_neighbor.csv：记录帧级别的相邻帧相似度。
V5249226947254798481_FrameLevel_similarities.csv：包含帧级别的相似度数据。
V5249226947254798481_FrameLevel_embeddings.csv：记录帧级别的嵌入特征，包括多个浮点数，代表视频帧的特征向量。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便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：适用于计算机视觉、视频分析、行为识别等领域的学术研究，例如视频内容理解、动作识别、视频检索等。
行业应用：为视频监控、智能视频分析、内容推荐等行业提供数据支持，尤其是在视频内容分析、特征提取、模型训练等方面。
决策支持：支持视频内容分析相关的决策制定和策略优化，例如优化视频内容推荐算法，提升视频检索的准确性。
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分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容的多模态特征表示，以及帧级别特征与视频级别特征之间的关系，帮助用户实现视频内容理解、行为识别和视频检索等目标。
