估算眨眼概率用于花样滑冰视频中的精彩片段检测
计算机视觉与模式识别
2020-07-03 v1 多媒体
摘要
体育视频中的精彩片段检测具有广泛的观众基础和巨大的商业潜力。因此，以高时间精度更贴合人类兴趣地检测精彩场景势在必行。由于人们在注意力集中的事件中会本能地抑制眨眼，并在视频中的注意力断点处同步产生眨眼，瞬时眨眼率可被用作人类兴趣的高精度时间指标。因此，在本研究中，我们提出了一种基于眨眼率的新型自动精彩片段检测方法。该方法训练一个一维卷积网络 (1D-CNN)，从花样滑冰视频的时空姿态特征中评估每一视频帧的眨眼率。实验表明，该方法成功估算了94%视频片段中的眨眼率，并以高精度预测了跳跃事件周围眨眼率的时间变化。此外，该方法不仅检测代表性的运动动作，还将花样滑冰表演中独特的艺术表现检测为关键帧。这表明基于眨眼率的监督学习方法能够实现更贴合人类感受的高精度精彩片段检测。
引用
@article{arxiv.2007.01089,
title = {Estimating Blink Probability for Highlight Detection in Figure Skating Videos},
author = {Tamami Nakano and Atsuya Sakata and Akihiro Kishimoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01089},
year = {2020}
}