SliTraNet:畳込みニューラルネットワークを用いた講義ビデオにおけるスライド遷移の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Sindel Aline; Hernandez Abner; Yang Seung Hee; Christlein Vincent; Maier Andreas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210063381496 整理番号：22P0286152

SliTraNet:畳込みニューラルネットワークを用いた講義ビデオにおけるスライド遷移の自動検出【JST・京大機械翻訳】

SliTraNet: Automatic Detection of Slide Transitions in Lecture Videos using Convolutional Neural Networks

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Webにおけるオンライン学習材料の数の増加により,講義ビデオにおける特定のコンテンツの探索は時間がかかる。したがって,講義ビデオからの自動スライド抽出は,主な内容の簡単な概観を与え,学生を彼らの研究を支援するのに役立つ。このタスクに対して,講義ビデオにおけるスライド遷移を検出する深層学習法を提案した。まず,遷移候補を予測するために二次元畳込みニューラルネットワークを用いた発見的ベースアプローチによりビデオの各フレームを処理した。次に,遷移候補を精密化するために,2つの3D畳込みニューラルネットワークを採用することによって,複雑性を増やした。評価結果は,スライド遷移を見つける方法の有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ , パターン認識

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