論文の概要: A Clustering-Based Method for Automatic Educational Video Recommendation Using Deep Face-Features of Lecturers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04676v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 16:53:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 06:24:33.813510
• Title: A Clustering-Based Method for Automatic Educational Video Recommendation Using Deep Face-Features of Lecturers
• Title（参考訳）: 教師の深層顔機能を利用したクラスタリングによる教育ビデオ推薦
• Authors: Paulo R. C. Mendes, Eduardo S. Vieira, \'Alan L. V. Guedes, Antonio J. G. Busson, and S\'ergio Colcher
• Abstract要約: 本稿では,教師の顔深度を識別することなく,教師の顔深度を利用して教育用ビデオレコメンデーションを生成する手法を提案する。 我々は教師なしの顔クラスタリング機構を用いて、講師の存在に基づいてビデオ間の関係を創出する。 参考講師の出席時間に基づいて,これらの推薦動画をランク付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discovering and accessing specific content within educational video bases is a challenging task, mainly because of the abundance of video content and its diversity. Recommender systems are often used to enhance the ability to find and select content. But, recommendation mechanisms, especially those based on textual information, exhibit some limitations, such as being error-prone to manually created keywords or due to imprecise speech recognition. This paper presents a method for generating educational video recommendation using deep face-features of lecturers without identifying them. More precisely, we use an unsupervised face clustering mechanism to create relations among the videos based on the lecturer's presence. Then, for a selected educational video taken as a reference, we recommend the ones where the presence of the same lecturers is detected. Moreover, we rank these recommended videos based on the amount of time the referenced lecturers were present. For this task, we achieved a mAP value of 99.165%.
• Abstract（参考訳）: 教育ビデオベース内で特定のコンテンツを発見してアクセスすることは、主にビデオコンテンツの豊富さとその多様性のために難しい課題である。 リコメンダシステムは、しばしばコンテンツを見つけて選択する能力を高めるために使用される。 しかし、リコメンデーションメカニズム、特にテキスト情報に基づくものは、手動で作成したキーワードの誤りや不正確な音声認識など、いくつかの制限がある。 本稿では,講師の深い顔特徴を識別せずに教育ビデオ推薦を作成する方法を提案する。 より正確には、教師なしの顔クラスタリング機構を使用して、講師の存在に基づくビデオ間の関係を作成する。 そして,参照として選択した教育ビデオに対して,同じ講師の存在を検知した動画を推薦する。 また,これらの推奨ビデオのランク付けは,参照した講師の視聴時間に基づいて行う。 このタスクでは、mAPの99.165%を達成しました。

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