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J-GLOBAL ID：201702284065791078   整理番号：17A1398444

ユーザビデオ要約のための学習の深い意味論的特性【Powered by NICT】

Learning deep semantic attributes for user video summarization

著者 (7件)： Sun Ke (The University of Nottingham, Ningbo China) ,  Zhu Jiasong (Shenzhen University, China) ,  Lei Zhuo (The University of Nottingham, Ningbo China) ,  Hou Xianxu (The University of Nottingham, Ningbo China) ,  Zhang Qian (The University of Nottingham, Ningbo China) ,  Duan Jiang (Southwestern University of Finance and Economics, China) ,  Qiu Guoping (The University of Nottingham, Ningbo China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 643-648  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,意味属性支援ビデオSUMmarization骨格(SASUM)を提案した。従来の方法と比較して,SASUMは,いくつかの革新的特徴を持っている。最初に,ビジュアルコンテンツの意味属性を形成する画像とテキストコーパスからのキーワードの集合を発見するための自然言語処理ツールを用いた。第二に,視覚特徴を抽出と同時に視覚と意味論特徴を用いたビデオコンテンツを表現することができるビデオセグメントの意味属性を予測するための深い畳込みニューラルネットワークを訓練した。第三に,時間的に拘束されたビデオセグメント親和性マトリックスを構築し,視覚的および意味的に一貫したビデオフレームをクラスタに部分的に近傍の重複画像発見法を用いた。これらフレームクラスタは凝縮ビデオの情報とコンパクトな要約を形成することができる。ビデオ要約で視覚的特徴を支援する意味属性の有効性を示すために実験結果を提示し,この新しい技術は,最先端の性能を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *録画装置 ,  クラスタ ,  自然言語処理 ,  畳込み ,  画像 ,  凝縮 ,  ニューラルネットワーク ,  視覚 ,  *意味論 ,  親和性 ,  キーワード
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  視覚顕著 ,  テキストコーパス ,  *映像要約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ要約 ,  学習 ,  意味論