Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung
| dc.contributor.author | Borth, Damian | |
| dc.contributor.author | Ulges, Adrian | |
| dc.contributor.author | Schulze, Christian | |
| dc.contributor.author | Breuel, Thomas M. | |
| dc.date | 2009-02-01 | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-05T19:52:48Z | |
| dc.date.available | 2018-01-05T19:52:48Z | |
| dc.date.issued | 2009 | |
| dc.identifier.issn | 1432-122X | |
| dc.identifier.uri | http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9715 | |
| dc.description.abstract | Zur Zeit erleben Videoclips, welche auf online Videoportalen wie YouTube zur Verfügung gestellt werden, immer mehr an Popularität. Wir schlagen einen Ansatz vor, der basierend auf unüberwachtem Lernen, Keyframes für Video-Retrieval und Video-Zusammenfassungen extrahiert. Unser Ansatz nutzt Methoden der ,,Shot-Segmentierung“ um ein Video temporär zu segmentieren und einen ,,k-Means“ Algorithmus um Repräsentanten für jeden Shot zu bestimmen. Zusätzlich führen wir ein ,,Meta-Clustering“ auf den extrahierten Keyframes aus um kompakte Videozusammenfassungen zu erhalten. Um unsere Methoden zu testen haben wir diese auf einer Datenbank von YouTube Videos angewendet. Wir erhielten Ergebnisse, welche (1) eine Verbesserung des Retrievals und (2) kompakte Video-Zusammenfassungen zeigen. | |
| dc.publisher | Springer-Verlag | |
| dc.relation.ispartof | Informatik-Spektrum: Vol. 32, No. 1 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatik-Spektrum | |
| dc.title | Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| dc.pubPlace | Berlin Heidelberg | |
| mci.reference.pages | 50-53 | |
| gi.identifier.doi | 10.1007/s00287-008-0264-y |
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