2017
Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking
GALUŠČÁKOVÁ, Petra, Michal BATKO, Jan ČECH, Jiří MATAS, David NOVÁK et. al.Základní údaje
Originální název
Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking
Autoři
GALUŠČÁKOVÁ, Petra (203 Česká republika), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí), Jan ČECH (203 Česká republika), Jiří MATAS (203 Česká republika), David NOVÁK (203 Česká republika, domácí) a Pavel PECINA (203 Česká republika)
Vydání
New York, NY, USA, Proceedings of the 2017 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval, od s. 294-300, 7 s. 2017
Nakladatel
ACM
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Kód RIV
RIV/00216224:14330/17:00095298
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-1-4503-4701-3
UT WoS
000610413000042
Klíčová slova anglicky
Video retrieval; Hyperlinking; Information retrieval; Image processing
Změněno: 27. 4. 2018 11:07, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
In this paper, we survey different state-of-the-art visual processing methods and utilize them in hyperlinking. Visual information, calculated using Features Signatures, SIMILE descriptors and convolutional neural networks (CNN), is utilized as similarity between video frames and used to find similar faces, objects and setting. Visual concepts in frames are also automatically recognized and textual output of the recognition is combined with search based on subtitles and transcripts. All presented experiments were performed in the Search and Hyperlinking 2014 MediaEval task and Video Hyperlinking 2015 TRECVid task.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaV |
|