Метою роботи є підвищення точності знаходження часових міток зміни сцен у відеопотоці чи відеозаписі шляхом розробки методів та алгоритмів, а також перевірки їх на практиці, з метою подальшого застосування різноманітних перетворень над окремими сценами відеозапису або їх незалежного аналізу.Основою розроблених методів є адаптивні підходи на базі машинного навчання, які було апробовано на різноманітних доступних вибірках даних, що довело високу ефективність запропонованих методів. В сфері обробки відео актуальними є багато задач, і визначення меж сцен – одна з важливих. Відомі методи або недостатньо точно вирішують поставлену задачу, або стають надто складними і вибагливими до обчислювальних ресурсів, все ще не досягаючи високих показників якості.Розбиття на сцени дозволяє: розділити весь відеопотік на відносно відокремлені та корисні частини (з різних причин: реклама, ефективна пауза); проаналізувати присутність визначених персонажів у спостережуваній сцені та їх поведінку (що саме роблять дійові особи; аналіз частоти появи – це може бути використане з міркувань безпеки, аби знайти епізоди відеозаписів з певною діяльністю; а також для трансляцій змагань, щоб знайти конкретний або кульмінаційний момент, або відстежувати дії гравців та робити інший аналіз гри); надалі анотувати окремі сцени, визначати їх характеристики; відстежуватилюдей та їх дії або переміщення об’єктів з широкою сферою застосувань, а також виявляти важливі моменти у довгих відеозаписах чи відеопотоках. Розбиття на сцени дозволяє впровадити швидшу та більш зручну навігацію по довільномувідеозапису: відеофільму, відеозапису шоу, чи, скажімо, запису гри (зокрема, комп’ютерної) – аби знайти моменти, які викликають найбільший інтерес; та багато інших застосувань. Також розбиття на сцени, безперечно, покращитьзручність перегляду (user experience), адже замість переміщення в часі («перемотка», стрибки вперед і назад на певний час, коли важко локалізувати подію в записі, яка цікавить) з’явиться можливість швидкої навігації між окремими сценами, як, наприклад, при розмітці відео в YouTube.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат