Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4216
Title: A new method for static video summarization using visual words and video temporal segmentation.
Authors: Cahuina, Edward Jorge Yuri Cayllahua
metadata.dc.contributor.advisor: Cámara Chávez, Guillermo
Keywords: Video
Estrutura de dados - computação
Descritores
Sistemas de recuperação da informação
Issue Date: 2013
Citation: CAHUINA, E. J. Y. C. A new method for static video summarization using visual words and video temporal segmentation. 2013. 88 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2013.
Abstract: Durante os últimos anos, uma demanda continua de informações de vídeo digital tem ocorrido. A criação de vídeo digital tem provocado um crescimento exponencial de conteúdo de vídeo digital. Para aumentar a usabilidade de grande volume de vídeos, muita pesquisa tem sido feita. A Sumarização Automática de Vídeos, em particular, tem sido proposta para explorar rapidamente grandes coleções de vídeo. Os resumos de vídeos têm sido utilizados de forma eficiente para indexar e conteúdos de vídeo de acesso. Para resumir qualquer tipo de vídeo, os pesquisadores têm usado as características visuais contidas nos quadros do vídeo. A fim de extrair essas características, diferentes técnicas têm utilizado descritores locais ou globais. No entanto, nenhuma avaliação extensa tem sido feita sobre a utilidade de ambos os tipos de descritores na sumarização automática de vídeos. Neste trabalho, realizamos uma ampla avaliação, a fim de alcançar uma posição mais forte sobre o desempenho de descritores locais na sumarização automática de vídeos. De acordo com nossos experimentos, nosso modelo proposto utilizando descritores locais e segmentação temporal de vídeos elabora resumos melhores do que os outros modelos que não. Nós também reconhecemos a importância marginal de informação de cor usada pelos descritores locais para produzir resumos de vídeo. Uma contribuição importante deste trabalho é propor um modelo simples, para sumarização de vídeo que pode produzir resumos de vídeo significativos e informativos.
metadata.dc.description.abstracten: During the last years, a continuous demand and creation of digital video information have occurred. The creation of digital video has caused an exponential growth of digital video content. To increase the usability of such large volume of videos, a lot of research has been made. Video summarization, in particular, has been proposed to rapidly browse large video collections. It has also been used to efficiently index and access video content. To summarize any type of video, researchers have relied on visual features contained in frames. In order to extract these features, different techniques have used local or global descriptors. Nonetheless, no extensive evaluation has been made about the usefulness of both types of descriptors in video summarization. One important contribution of this dissertation is to propose a method for semantic video summarization that can produce meaningful and informative video summaries. In this dissertation, we perform a wide evaluation using over 100 videos; in order to achieve a stronger position about the performance of local descriptors in semantic video summarization. According to our experiments, our proposed method using local descriptors and temporal video segmentation produce better summaries than other methods that do not. We also acknowledge a marginal importance of color information when using local descriptors to produce video summaries.
Description: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4216
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor, 05/12/2014, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 3.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado (Dissertações)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DISSERTAÇÃO_NewMethodStatic.pdf22,42 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons