迈向语义快进与稳定的自我中心视频
计算机视觉与模式识别
2017-08-17 v2
摘要
低成本个人移动设备和可穿戴相机的出现，以及视频分享网站存储容量的不断增加，推动了人们对第一人称视频日益浓厚的兴趣。由于大多数录制的视频构成了内容未经剪辑的长时流，观看它们既枯燥又令人不快。在给定加速倍率的情况下，快进领域最先进的方法面临着平衡视频平滑度与相关帧突出度之间的挑战。在本工作中，我们提出了一种通过从帧中提取语义信息来摘要和稳定自我中心视频的方法。本文还描述了一个包含多个语义标注视频的数据集集合，并引入了一种用于测试我们方法的新型自我中心视频平滑度评估指标。
引用
@article{arxiv.1708.04146,
title = {Towards Semantic Fast-Forward and Stabilized Egocentric Videos},
author = {Michel Melo Silva and Washington Luis Souza Ramos and Joao Pedro Klock Ferreira and Mario Fernando Montenegro Campos and Erickson Rangel Nascimento},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.04146},
year = {2017}
}
备注
Accepted for publication and presented in the First International Workshop on Egocentric Perception, Interaction and Computing at European Conference on Computer Vision (EPIC@ECCV) 2016