多媒體信息處理中人工智能方法應(yīng)用的研究熱點(diǎn)及主題演化

楊洋

摘要：通過信息計(jì)量、聚類分析、主題演化等方法，以Web of Science核心數(shù)據(jù)集為來源，對(duì)2000年～2019年多媒體信息處理中人工智能方法應(yīng)用進(jìn)行檢索，共得到5162條檢索結(jié)果，對(duì)多媒體信息處理中人工智能方法應(yīng)用的研究熱點(diǎn)及主題演化進(jìn)行深入分析。

關(guān)鍵詞：信息計(jì)量;研究熱點(diǎn);主題演化;多媒體信息處理;人工智能方法

中圖分類號(hào)：TP391 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）02-0102-02

1 引言

多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展使人們的社會(huì)生活發(fā)生了極大的改變[1]。多媒體在學(xué)校教育、圖書檔案等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，是現(xiàn)代信息社會(huì)的通用工具[2-7]。本文從文獻(xiàn)角度出發(fā)，通過信息計(jì)量、聚類分析、主題演化等方法，梳理并總結(jié)了國內(nèi)外多媒體信息處理中人工智能方法應(yīng)用的研究熱點(diǎn)和主題演化，為今后該領(lǐng)域的相關(guān)探索和研究提供借鑒。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)獲取

本文選取 Web of Science 核心合集為數(shù)據(jù)源，檢索式為TS= （Information Processing or Digit* Processing or Signal Processing or Correlat* Mining or Clip* or Annota* or Recogni* or Regulariz*） AND TS=（cross-media or ?multimedia or text-to-image or text-to-video or text-to-audio or audio-to-video or image-to-video or Visual-textual ） AND AB=（artificial intelligence or AI or computer vision or natural language processing or neural or unsupervised* or supervised* or deep networks or learning or Classif* or Categori* or cluster* or reasoning or inferenc* or feature extract* or feature engineer* or feature select*） 。檢索式包含三個(gè)部分，第一個(gè)部分是主題詞為“信息處理”及與多媒體信息處理相關(guān)的信息處理詞匯，第二個(gè)部分是主題詞為“多媒體”及多媒體信息相關(guān)的多媒體詞匯，第三部分是摘要含“人工智能”及與人工智能方法相關(guān)的技術(shù)詞語。本文選取的時(shí)間范圍為2000年～2019年，共得到5162條檢索結(jié)果。

2.2 研究方法

本文首先進(jìn)行了基本統(tǒng)計(jì)分析，探究了人工智能方法在多媒體信息處理中的應(yīng)用二十年來文獻(xiàn)數(shù)量變化，并通過共現(xiàn)聚類方法探究了多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類特征，最后通過文本詞匯演化工具對(duì)人工智能方法在多媒體信息處理的應(yīng)用進(jìn)行了主題詞演化分析。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 基本統(tǒng)計(jì)分析

文獻(xiàn)數(shù)量是評(píng)價(jià)研究領(lǐng)域發(fā)展的重要指標(biāo)之一[8]。本文對(duì)2000年–2019年發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用文獻(xiàn)量如圖1所示。2000年—2019年多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用的文獻(xiàn)數(shù)量保持穩(wěn)步的上升態(tài)勢(shì)。

3.2 基本關(guān)鍵詞的聚類分析

關(guān)鍵詞是對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的高度精練[9]。通過關(guān)鍵詞的聚類分析可以有效獲取文獻(xiàn)的主題分布，從而為相關(guān)研究提供輔助支持[10]。經(jīng)數(shù)據(jù)處理，本文選取詞頻大于 25 的關(guān)鍵詞，多媒體信息處理中人工智能方法應(yīng)用的文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的聚類圖如圖2所示。自2000年以來，多媒體信息處理中的人工智能方法應(yīng)用主題可以聚類為三類：

1）聚類一：圖像處理及相關(guān)人工智能算法。

2）聚類二：視頻處理及相關(guān)人工智能算法應(yīng)用。

3）聚類三：文本、動(dòng)畫處理及相關(guān)人工智能算法應(yīng)用。

3.3 主題演化分析

2000年～2019年的主題演化如圖3所示。2000年～2004年，NEURAL-NETOWRK（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、IMAGE（圖像）占據(jù)了重要的關(guān)鍵詞位置。2005年～2009年，IMAGE（圖像）和IMAGE-ANNOTATION（圖像標(biāo)注）占據(jù)了重要的關(guān)鍵詞位置。其中，IMAGE-ANNOTATION（圖像標(biāo)注）是NEURAL-NETOWRK（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的延伸，說明隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在多媒體信息處理中不斷發(fā)展，進(jìn)行的圖像標(biāo)注工作越來越重要。同時(shí)，新關(guān)鍵詞ANIMINATION（動(dòng)畫）和E-LEARNING（電子學(xué)習(xí)）出現(xiàn)，說明這段時(shí)間中多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用增加了新的研究對(duì)象和領(lǐng)域。2010年～2014年，IMAGE（圖像）的延伸VIDEO（視頻）代替圖像占據(jù)了最重要的位置，多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用轉(zhuǎn)向了視頻信息處理。在此階段，多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用開始細(xì)化，開始出現(xiàn)IMAGE-ANNOTATION（圖像標(biāo)注）和E-LEARNING（電子學(xué)習(xí)）的延伸STUDENTS（學(xué)生）、IMAGE（圖像）和IMAGE-ANNOTATION（圖像標(biāo)注）的延伸ALGORITHM（算法）、 ANIMINATION（動(dòng)畫）的延伸LITERACY（讀寫能力）以及ARCHITERECTURE（架構(gòu)）和ICT（信息通訊技術(shù)）5個(gè)新關(guān)鍵詞。2015年～2019年，多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用重心仍然是VIDEO（視頻），即視頻信息處理。ARCHITERECTURE（架構(gòu)）和ICT（信息通訊技術(shù)）的延伸TEACHERS（教師）、STUDENTS（學(xué)生）的延伸LEARNING-STRATEGIES（學(xué)習(xí)策略）和INFORMATION-TECHNOLOGY（信息技術(shù)）、VIDEO（視頻）的延伸SEMANTICS（語義）和EYE-MOVEMENTS（眼移動(dòng)）開始出現(xiàn)，多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用進(jìn)一步細(xì)化，研究對(duì)象、研究領(lǐng)域有所擴(kuò)充。

4 結(jié)束語

二十年來，多媒體信息處理中的人工智能方法應(yīng)用的研究方法不斷擴(kuò)充、對(duì)象愈加多元、領(lǐng)域愈加細(xì)化。多媒體信息處理中人工智能方法的應(yīng)用集中于三個(gè)研究熱點(diǎn)：圖像處理及相關(guān)人工智能算法、視頻處理及相關(guān)人工智能算法應(yīng)用、文本和動(dòng)畫處理及相關(guān)人工智能算法應(yīng)用。從主題演化的角度看，應(yīng)用方法從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)充到了ICT技術(shù)、新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，研究對(duì)象從文本、圖片、動(dòng)畫信息處理擴(kuò)充到了視頻信息處理，熱點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域從電子學(xué)習(xí)領(lǐng)域細(xì)化到了教師、學(xué)生、讀寫能力和架構(gòu)。本文系統(tǒng)地梳理國內(nèi)外多媒體信息處理中人工智能方法應(yīng)用的研究熱點(diǎn)和主題演化，為今后該領(lǐng)域的相關(guān)探索和研究提供借鑒。

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】

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