Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F17%3A10372146" target="_blank" >RIV/00216208:11320/17:10372146 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21230/17:00312157 RIV/00216224:14330/17:00095298

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1145/3078971.3079026" target="_blank" >https://doi.org/10.1145/3078971.3079026</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3078971.3079026" target="_blank" >10.1145/3078971.3079026</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking

Popis výsledku anglicky

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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2017 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval

ISBN

978-1-4503-4701-3

ISSN

—

e-ISSN

neuvedeno

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

294-300

Název nakladatele

ACM

Místo vydání

New York, NY, USA

Místo konání akce

Bucharest, Romania

Datum konání akce

6. 6. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—