一种数字媒体内容自动分类系统

本发明涉及内容识别，尤其涉及一种数字媒体内容自动分类系统。

背景技术：

1、内容识别技术领域专注于识别和理解数字媒体文件中的内容，如文本、图像、音频和视频，利用计算机视觉、自然语言处理、音频分析技术来分析媒体内容，从而能够识别文件中的目标元素、主题或模式。内容识别技术在多种应用中都非常重要，如在媒体管理系统中自动标记和分类内容，或在内容推荐系统中帮助提升用户体验，还在版权检测、内容过滤和广告技术中发挥着关键作用。

2、其中，数字媒体内容自动分类系统是一种利用内容识别技术自动组织和分类数字媒体内容的系统，其主要目的是提高处理大量数字内容的效率和准确性。通过自动分类，系统旨在减少人工干预，提高数据管理的速度和质量。这对于媒体库的管理、在线内容的分类和搜索引擎优化尤其重要。例如，在数字图书馆中，这样的系统可以快速有效地对大量文档和多媒体文件进行分类，便于用户检索。

3、传统数字媒体内容自动分类系统在处理复杂媒体内容时面临精确度不足的问题，缺乏高效的关系图构建方式，导致媒体内容项之间的关系难以准确表达，进而影响内容分析和分类的准确性。传统算法在处理仿真内容时，难以达到高度逼真，影响用户体验。在动态内容分析方面，由于缺乏高效的时空处理技术，导致视频和音频流的分析不够精准，影响分析结果的可靠性，传统分类方法缺乏动态学习和适应能力，导致在面对内容特征变化时分类规则难以及时更新，影响分类效果。而在异常内容识别和序列内容分析方面，传统方法的局限性导致分析的深度和广度不足，影响分析的全面性，在综合分类决策方面，传统系统缺乏有效的多模型结果融合能力，导致分类决策的准确度有限。

技术实现思路

1、本技术通过提供了一种数字媒体内容自动分类系统，解决了传统数字媒体内容自动分类系统在处理复杂媒体内容时面临精确度不足的问题，缺乏高效的关系图构建方式，导致媒体内容项之间的关系难以准确表达，进而影响内容分析和分类的准确性。传统算法在处理仿真内容时，难以达到高度逼真，影响用户体验。在动态内容分析方面，由于缺乏高效的时空处理技术，导致视频和音频流的分析不够精准，影响分析结果的可靠性，传统分类方法缺乏动态学习和适应能力，导致在面对内容特征变化时分类规则难以及时更新，影响分类效果。而在异常内容识别和序列内容分析方面，传统方法的局限性导致分析的深度和广度不足，影响分析的全面性，在综合分类决策方面，传统系统缺乏有效的多模型结果融合能力，导致分类决策的准确度有限的问题。

2、鉴于上述问题，本技术提供了一种数字媒体内容自动分类系统。

3、本技术提供了一种数字媒体内容自动分类系统，其中，所述系统包括关系图构建模块、仿真内容生成模块、动态内容分析模块、规则学习与匹配模块、预测性分类模块、异常内容识别模块、序列内容分析模块、综合分类决策模块；

4、所述关系图构建模块基于媒体内容项，采用图卷积网络算法，通过构建邻接矩阵来表示内容项之间的关系，利用节点特征提取方法来获取内容项的特征信息，并通过层级聚合技术来构建完整的媒体元素互联网络，生成内容关系图；

5、所述仿真内容生成模块基于内容关系图，采用生成对抗网络算法，通过生成器设计创建媒体内容样本，利用判别器设计评估生成内容的真实性，通过对抗训练过程持续优化样本的质量，生成仿真内容样本；

6、所述动态内容分析模块基于仿真内容样本，采用时空图卷积网络，结合空间域的图卷积处理和时间域的一维卷积处理，分析视频和音频流中的时空动态变化，生成动态内容分析结果；

7、所述规则学习与匹配模块基于动态内容分析结果，采用决策树融合算法，结合随机森林算法和梯度提升决策树的技术，动态学习和更新分类规则，匹配内容特征的变化，生成适应性分类规则；

8、所述预测性分类模块基于适应性分类规则，采用动态贝叶斯网络算法，进行时序数据的概率建模，通过动态参数更新技术，对媒体内容的潜在类别进行预测，生成预测性分类结果；

9、所述异常内容识别模块基于预测性分类结果，采用异常值检测算法，运用孤立森林算法和局部异常因子算法对内容进行分析，识别非主流的媒体内容，生成异常内容识别结果；

10、所述序列内容分析模块基于异常内容识别结果，采用时间延迟嵌入技术，通过基于时间序列的空间重构技术，分析音频或视频内容的时间序列变化，生成序列内容分析结果；

11、所述综合分类决策模块基于序列内容分析结果，采用集成学习方法，进行多模型结果的融合，通过最优决策选取策略，对媒体内容进行最终分类，生成综合分类决策。

12、优选的，所述内容关系图包括多个媒体元素节点、关联性边和节点特征信息，所述仿真内容样本包括构建的图像、视频片段和音频样本，所述动态内容分析结果包括时空特征数据和内容变化趋势，所述适应性分类规则包括动态调整的分类规则和趋势特征，所述预测性分类结果包括潜在类别标签和时序数据分析结果，所述异常内容识别结果包括非主流和罕见内容列表，所述序列内容分析结果包括时间序列分析结果和内容模式变化，所述综合分类决策包括最终分类结果和多角度分类分析。

13、优选的，所述关系图构建模块包括节点特性分析子模块、边界关系映射子模块、图结构优化子模块；

14、所述节点特性分析子模块基于媒体内容项，采用图卷积网络算法，分析内容项的特征，通过提取关键信息表示节点的特性，根据节点特性建立节点表示模型，生成节点特性分析数据；

15、所述边界关系映射子模块基于节点特性分析数据，采用图卷积网络算法，确定节点间的连接关系，通过计算节点间的类似度和关联性，构建网络中的边表示内容项之间的联系，生成边界关系映射数据；

16、所述图结构优化子模块基于边界关系映射数据，采用图卷积网络算法，优化网络结构，通过调整节点和边的配置，增强网络的表达能力和分类效率，并构建出代表媒体内容的互联网络，生成内容关系图。

17、优选的，所述仿真内容生成模块包括内容生成算法子模块、真实性判定子模块、仿真质量提升子模块；

18、所述内容生成算法子模块基于内容关系图，采用条件生成对抗网络，创建媒体内容样本，利用条件变量引导生成器模拟目标类别的内容特征，创造符合给定条件的样本，生成条件驱动内容样本；

19、所述真实性判定子模块基于条件驱动内容样本，采用卷积神经网络作为判别器，评估样本真实性，利用深度卷积网络提取样本特征，对比生成样本间的特征差异，判定样本的可信度，生成深度特征真实性评估；

20、所述仿真质量提升子模块基于深度特征真实性评估，采用循环一致性生成对抗网络进行训练，通过在原始域和目标域之间循环转换样本，调整生成器和判别器的参数，使样本在视觉和特征上接近真实内容，并通过样本在差异化域间的转换，生成仿真内容样本。

21、优选的，所述动态内容分析模块包括时空关联分析子模块、动态属性挖掘子模块、趋势识别与分析子模块；

22、所述时空关联分析子模块基于仿真内容样本，采用图卷积网络算法，分析视频和音频流中的空间特性并提取特征，通过时间序列分析方法，进行音频流数据的时间变化特征处理，对视频和音频流的时空动态变化进行分析，生成时空关联分析结果；

23、所述动态属性挖掘子模块基于时空关联分析结果，采用模式识别方法，分析结果中的数据模式，通过数据聚类技术，对模式进行分类和归纳，并对视频和音频的动态属性进行挖掘，生成动态属性挖掘结果；

24、所述趋势识别与分析子模块基于动态属性挖掘结果，采用时间序列预测技术，分析数据中的长期趋势，通过信号处理技术，处理视频和音频内容中的关键信号特征，识别和分析内容的发展趋势，生成动态内容分析结果。

25、优选的，所述规则学习与匹配模块包括分类规则学习子模块、规则性能优化子模块、规则动态更新子模块；

26、所述分类规则学习子模块基于动态内容分析结果，采用随机森林算法，通过构建多个决策树并综合其结果，学习形成分类规则，结合梯度提升决策树，优化决策树的构建过程和分类效果，生成分类规则学习成果；

27、所述规则性能优化子模块基于分类规则学习成果，采用交叉验证技术，通过差异化数据集测试规则的功效性，利用参数调优技术，调整规则中的关键参数达到最优性能，优化规则性能，生成性能调优分类规则；

28、所述规则动态更新子模块基于性能调优分类规则，采用在线学习技术，根据实时数据更新分类规则，利用自适应算法，调整规则匹配数据特征和模式，对分类规则进行动态更新，生成适应性分类规则。

29、优选的，所述预测性分类模块包括概率模型构建子模块、潜在分类预测子模块、分类性能优化子模块；

30、所述概率模型构建子模块基于适应性分类规则，采用动态贝叶斯网络算法，构建媒体内容的概率模型，并构建时间序列的条件概率分布，利用网络结构编码差异化时间点的数据依赖关系，生成概率模型；

31、所述潜在分类预测子模块基于概率模型，采用递归神经网络和长短期记忆网络，分析媒体内容的潜在类别，通过序列化处理媒体内容，并更新网络中的记忆状态捕捉时间上的动态变化，生成潜在类别预测；

32、所述分类性能优化子模块基于潜在类别预测，采用梯度提升树算法，对分类模型进行优化，通过迭代决策树的构建和梯度下降方法调整分类边界，生成预测性分类结果。

33、优选的，所述异常内容识别模块包括非常规内容检测子模块、内容异质性评估子模块、异常结果筛选子模块；

34、所述非常规内容检测子模块基于预测性分类结果，采用孤立森林算法，对内容中非常规特征进行识别，通过随机构建多棵树并计算数据点到树根的路径长度，区分正常和异常数据，生成初步异常内容检测；

35、所述内容异质性评估子模块基于初步异常内容检测，采用局部异常因子算法，评估内容的异质性，通过计算数据点与邻近点的密度比率，识别局部异常点，生成内容异质性评估；

36、所述异常结果筛选子模块基于内容异质性评估，采用决策树分类器和数据过滤技术，筛选异常内容，通过构建决策树并应用过滤规则，根据特征选择和阈值判定识别最终的异常内容，生成异常内容识别结果。

37、优选的，所述序列内容分析模块包括时间序列重构子模块、序列模式识别子模块、节奏与风格分析子模块；

38、所述时间序列重构子模块基于异常内容识别结果，采用时间延迟嵌入技术，将音频和视频内容的时间序列转换为多维空间中的点阵列，通过分析点阵列的分布和变化，重构时间序列的基本结构，对音频和视频内容的时间序列变化进行分析，生成时间序列结构解析；

39、所述序列模式识别子模块基于时间序列结构解析，采用统计模式识别算法，对重构后的时间序列进行统计分析，识别周期性波动和异常趋势，通过规律性模式的分析，解析音频和视频内容的序列特征，生成规律性模式映射；

40、所述节奏与风格分析子模块基于规律性模式映射，采用节奏分析算法，分析音频和视频内容的节奏特性，应用风格识别算法，评估内容的风格特点，通过节奏和风格的综合分析，优化音频和视频内容，生成序列内容分析结果。

41、优选的，所述综合分类决策模块包括分类结果综合子模块、决策逻辑构建子模块、分类效果综合提升子模块；

42、所述分类结果综合子模块基于序列内容分析结果，采用数据融合方法，整合差异化分析维度的结果，通过多维度的数据整合，构建全方位的分类决策基础，生成综合分类基础结果；

43、所述决策逻辑构建子模块基于综合分类基础结果，采用逻辑推理方法，分析差异化模型的判断标准和分类原则，整合标准和原则构建统一的决策体系，生成决策逻辑结构结果；

44、所述分类效果综合提升子模块基于决策逻辑结构结果，采用集成学习技术，融合差异化决策模型的结果，通过比较和评估结果的优势和局限，选取最优决策策略，进行媒体内容的最终分类，生成综合分类决策。

45、本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

46、通过图卷积网络算法的应用在处理媒体内容项时，增强了内容项之间关系的表达能力，提高了关系图的精确度。生成对抗网络算法的运用，优化了媒体内容样本的真实性和质量，提升了仿真内容的逼真度，时空图卷积网络的结合，有效分析了视频和音频流中的动态变化，增强了动态内容的分析能力。决策树融合算法的应用，实现了分类规则的动态学习与更新，提高了分类的适应性和准确性。动态贝叶斯网络算法的运用，提升了时序数据分类的预测能力。孤立森林算法和局部异常因子算法的结合，增强了对异常内容的识别能力，时间延迟嵌入技术的应用，提高了序列内容分析的准确性，集成学习方法的采用，优化了最终的分类决策过程，提升了分类的综合准确率。

47、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。