从自我中心度假视频中发现风景如画的高光片段
计算机视觉与模式识别
2016-01-19 v1
摘要
我们提出了一种从大量自我中心视频数据中识别风景如画高光片段的方法。给定一组在度假期间拍摄的自我中心视频，我们的方法分析这些视频并寻找具有良好如画与艺术属性的图像。我们引入了新技术，用于自动确定自我中心视频中的美学特征（如构图、对称性和色彩活力），并基于其摄影质量对视频帧进行排序以生成高光片段。我们的方法还利用上下文信息（如GPS，若可用）来评估拍摄度假视频的各地理位置的相对重要性。此外，我们特别利用自我中心视频的属性来改进高光检测。我们在一个新的自我中心度假数据集上展示了结果，该数据集包含跨越多个著名旅游目的地的14天度假期间拍摄的26.5小时视频，并提供了用户研究以评估我们的结果。
引用
@article{arxiv.1601.04406,
title = {Discovering Picturesque Highlights from Egocentric Vacation Videos},
author = {Vinay Bettadapura and Daniel Castro and Irfan Essa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.04406},
year = {2016}
}