Semi-automatic annotation system for home videos
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86085195" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86085195 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Semi-automatic annotation system for home videos
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a semi-automatic system for home video annotation that searches into the video contents and retrieves video shots for a specific person. The proposed system is composed of four phases; 1) shot detection phase that detects shots boundaries and divides the original video into shots, 2) face detection and recognition phase that detects faces in video shots based on Haar-like features and uses the Principal Component Analysis (PCA) algorithm for features extraction in order to select theeigenvectors with the largest eigenvalues, 3) face clustering and annotation phase that groups faces with similar facial features into the same cluster and apply face annotation on persons' shots (person's faces) using User Interface, and 4) retrievingphase that enables the user to enter a query to search by person's name then retrieves the video shots for this query from the database of the video shots. The proposed system is simple and provides a friendly user interface. It greatly r
Název v anglickém jazyce
Semi-automatic annotation system for home videos
Popis výsledku anglicky
This paper presents a semi-automatic system for home video annotation that searches into the video contents and retrieves video shots for a specific person. The proposed system is composed of four phases; 1) shot detection phase that detects shots boundaries and divides the original video into shots, 2) face detection and recognition phase that detects faces in video shots based on Haar-like features and uses the Principal Component Analysis (PCA) algorithm for features extraction in order to select theeigenvectors with the largest eigenvalues, 3) face clustering and annotation phase that groups faces with similar facial features into the same cluster and apply face annotation on persons' shots (person's faces) using User Interface, and 4) retrievingphase that enables the user to enter a query to search by person's name then retrieves the video shots for this query from the database of the video shots. The proposed system is simple and provides a friendly user interface. It greatly r
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 2010 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, ISDA'10
ISBN
978-1-4244-8135-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1275-1280
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Káhira
Datum konání akce
29. 11. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—