From Videos to Indexed Knowledge Graphs -- Framework to Marry Methods for Multimodal Content Analysis and Understanding

📄 arXiv: 2510.01513v1 📥 PDF

作者: Basem Rizk, Joel Walsh, Mark Core, Benjamin Nye

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

提出视频到索引知识图谱框架，融合多模态内容分析与理解方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频分析 知识图谱 多模态融合 持续学习 内容理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效融合开源预训练模型与视频等多模态复杂数据，进行内容分析。
  2. 提出一个框架，将视频转换为时间半结构化数据，再转换为帧级别索引知识图谱。
  3. 该框架支持查询和持续学习，能够动态整合新的领域特定知识，提升分析效果。

📝 摘要（中文）

多模态内容分析在计算上可能非常昂贵，并且需要大量的工程工作。目前存在许多关于静态数据的预训练模型的研究，但将这些开源模型和方法与视频等复杂数据融合相对具有挑战性。本文提出了一个框架，可以有效地为多模态内容分析构建原型pipeline。我们设计了一个候选pipeline方案，结合了一组预训练模型，将视频转换为时间半结构化数据格式。我们将这种结构进一步转换为帧级别的索引知识图谱表示，该表示可查询并支持持续学习，从而可以通过交互式媒介动态地整合新的领域特定知识。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何高效地将视频等多模态数据转化为可查询、可扩展的知识图谱的问题。现有方法在处理视频数据时，面临计算成本高昂、工程复杂性高以及难以有效融合现有预训练模型的挑战。这些痛点限制了多模态内容分析的效率和应用范围。

核心思路：论文的核心思路是构建一个灵活的pipeline，利用预训练模型提取视频中的多模态信息，并将其转化为一种半结构化的中间表示，最终映射到帧级别的索引知识图谱。这种分阶段的处理方式旨在降低复杂性，提高效率，并支持动态知识的整合。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 视频输入；2) 利用预训练模型进行多模态特征提取（例如，视觉特征、语音特征、文本特征）；3) 将提取的特征转换为时间半结构化数据格式；4) 将半结构化数据映射到帧级别的索引知识图谱；5) 提供查询接口和持续学习机制，支持动态知识的添加和更新。

关键创新：该框架的关键创新在于将视频内容转化为帧级别的索引知识图谱，并支持持续学习。这种表示方式不仅方便查询和分析，而且能够动态地整合新的领域知识，从而提高知识图谱的准确性和完整性。此外，该框架的设计目标是高效地构建原型pipeline，降低了多模态内容分析的工程难度。

关键设计：论文中pipeline的具体实现细节（例如，选择哪些预训练模型、如何定义半结构化数据格式、如何构建索引知识图谱）是关键设计。虽然摘要中没有明确给出这些细节，但可以推断，这些设计会根据具体的应用场景和数据特点进行调整。损失函数和网络结构的选择取决于所使用的预训练模型和知识图谱构建方法。

📊 实验亮点

论文提出了一个将视频转化为索引知识图谱的框架，但摘要中没有提供具体的实验结果或性能数据。因此，无法量化地评估该框架的性能提升。未来的研究可以关注在具体应用场景下的实验验证，并与现有方法进行对比，以展示该框架的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、智能安防、内容推荐、教育视频分析等领域。通过将视频内容转化为知识图谱，可以实现更智能的视频搜索、事件检测和行为分析。未来，该框架有望促进多模态内容理解的自动化和智能化，为各行业带来实际价值。

📄 摘要（原文）

Analysis of multi-modal content can be tricky, computationally expensive, and require a significant amount of engineering efforts. Lots of work with pre-trained models on static data is out there, yet fusing these opensource models and methods with complex data such as videos is relatively challenging. In this paper, we present a framework that enables efficiently prototyping pipelines for multi-modal content analysis. We craft a candidate recipe for a pipeline, marrying a set of pre-trained models, to convert videos into a temporal semi-structured data format. We translate this structure further to a frame-level indexed knowledge graph representation that is query-able and supports continual learning, enabling the dynamic incorporation of new domain-specific knowledge through an interactive medium.