Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung

Damian Borth, Adrian Ulges, Christian Schulze, Thomas Breuel
Informatik-Spektrum volume 32 number 1(2009), Pages 50-54, Springer, 3/2008

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.

Files:

  http://www.springerlink.com/content/q771j56774j6611h/
  keyframe_extraction.pdf

BibTex:

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	Title = { Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung},
	Author = {Damian Borth and Adrian Ulges and Christian Schulze and Thomas Breuel},
	Month = {3},
	Year = {2008},
	Publisher = {Springer},
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	Journal = {Informatik-Spektrum},
	Number = {1(2009)}
}

     
Last modified:: 30.08.2016