D 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

Štítky

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
Název: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu