論文の概要: A gaze driven fast-forward method for first-person videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05569v1
- Date: Wed, 10 Jun 2020 00:08:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 05:41:32.036312
- Title: A gaze driven fast-forward method for first-person videos
- Title(参考訳): ファーストパーソンビデオの視線駆動高速フォワード法
- Authors: Alan Carvalho Neves, Michel Melo Silva, Mario Fernando Montenegro
Campos, Erickson Rangel Nascimento
- Abstract要約: 我々は、入力ビデオの高速化版を作成し、重要な瞬間をレコーダーに強調することにより、ファースト・パーソン・ビデオにおける関連情報へのアクセスの問題に対処する。
本手法は,映像の各フレームのセマンティックスコアを提供する,視線と視覚的シーン分析によって駆動される注目モデルに基づく。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.362412515574206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing data sharing and life-logging cultures are driving an
unprecedented increase in the amount of unedited First-Person Videos. In this
paper, we address the problem of accessing relevant information in First-Person
Videos by creating an accelerated version of the input video and emphasizing
the important moments to the recorder. Our method is based on an attention
model driven by gaze and visual scene analysis that provides a semantic score
of each frame of the input video. We performed several experimental evaluations
on publicly available First-Person Videos datasets. The results show that our
methodology can fast-forward videos emphasizing moments when the recorder
visually interact with scene components while not including monotonous clips.
- Abstract(参考訳): データ共有とライフログ文化の増大は、編集されていないファーストパーソンビデオの量が前例のない増加を招いている。
本稿では,入力映像の高速化版を作成し,レコーダに重要な瞬間を強調することで,ファーストパーソンビデオの関連情報にアクセスする問題に対処する。
本手法は,映像の各フレームのセマンティックスコアを提供する,視線と視覚的シーン分析によって駆動される注目モデルに基づく。
公開されているFirst-Person Videosデータセットについて実験を行った。
提案手法は,モノトニッククリップを含まないまま,レコーダーがシーンコンポーネントと視覚的に相互作用する瞬間を強調する。
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