論文の概要: Automatic Non-Linear Video Editing Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06988v1
• Date: Fri, 14 May 2021 17:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 12:41:15.639082
• Title: Automatic Non-Linear Video Editing Transfer
• Title（参考訳）: 自動非線形ビデオ編集転送
• Authors: Nathan Frey, Peggy Chi, Weilong Yang, Irfan Essa
• Abstract要約: 本稿では,ソースビデオ中の編集スタイルを抽出し,一致した映像に編集を適用する自動手法を提案する。 コンピュータビジョンに基づく手法では,各入力映像セグメントのフレーミング,コンテンツタイプ,再生速度,照明について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.659780589300858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an automatic approach that extracts editing styles in a source video and applies the edits to matched footage for video creation. Our Computer Vision based techniques considers framing, content type, playback speed, and lighting of each input video segment. By applying a combination of these features, we demonstrate an effective method that automatically transfers the visual and temporal styles from professionally edited videos to unseen raw footage. We evaluated our approach with real-world videos that contained a total of 3872 video shots of a variety of editing styles, including different subjects, camera motions, and lighting. We reported feedback from survey participants who reviewed a set of our results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソースビデオ中の編集スタイルを抽出し,一致した映像に編集を適用する自動手法を提案する。 コンピュータビジョンに基づく手法では,各入力映像セグメントのフレーミング,コンテンツタイプ,再生速度,照明について検討する。 これらの特徴を組み合わせることで、プロが編集したビデオから視覚的・時間的スタイルを自動的に生の映像に転送する効果的な方法を示す。 提案手法を実世界ビデオを用いて評価し,様々な編集スタイル(被写体,カメラの動作,照明など)の合計3872本のビデオ撮影を行った。 結果の集合をレビューした調査参加者からのフィードバックを報告する。

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