Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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