論文の概要: LTC-SUM: Lightweight Client-driven Personalized Video Summarization Framework Using 2D CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09049v1
• Date: Sat, 22 Jan 2022 13:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 08:35:23.472785
• Title: LTC-SUM: Lightweight Client-driven Personalized Video Summarization Framework Using 2D CNN
• Title（参考訳）: LTC-SUM:2D CNNを用いた軽量クライアント駆動パーソナライズビデオ要約フレームワーク
• Authors: Ghulam Mujtaba, Adeel Malik, and Eun-Seok Ryu
• Abstract要約: 本稿では,フル長ビデオのための軽量サムネイルコンテナベース要約(LTC-SUM)フレームワークを提案する。 エンドユーザー装置の計算資源を用いて、同時ユーザ向けにパーソナライズされたキーショット要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.95248889179516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel lightweight thumbnail container-based summarization (LTC-SUM) framework for full feature-length videos. This framework generates a personalized keyshot summary for concurrent users by using the computational resource of the end-user device. State-of-the-art methods that acquire and process entire video data to generate video summaries are highly computationally intensive. In this regard, the proposed LTC-SUM method uses lightweight thumbnails to handle the complex process of detecting events. This significantly reduces computational complexity and improves communication and storage efficiency by resolving computational and privacy bottlenecks in resource-constrained end-user devices. These improvements were achieved by designing a lightweight 2D CNN model to extract features from thumbnails, which helped select and retrieve only a handful of specific segments. Extensive quantitative experiments on a set of full 18 feature-length videos (approximately 32.9 h in duration) showed that the proposed method is significantly computationally efficient than state-of-the-art methods on the same end-user device configurations. Joint qualitative assessments of the results of 56 participants showed that participants gave higher ratings to the summaries generated using the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first attempt in designing a fully client-driven personalized keyshot video summarization framework using thumbnail containers for feature-length videos.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フル長ビデオのための軽量サムネイルコンテナベース要約(LTC-SUM)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、エンドユーザーデバイスの計算資源を用いて、同時ユーザ向けにパーソナライズされたキーショット要約を生成する。 ビデオデータ全体を取得して処理し、ビデオ要約を生成する最先端の手法は、非常に計算集約的である。 この点に関して,提案手法は軽量サムネイルを用いて事象を検出する複雑なプロセスを処理する。 これは計算の複雑さを大幅に削減し、リソース制約のあるエンドユーザデバイスにおける計算とプライバシのボトルネックを解決することにより、通信とストレージの効率を向上させる。 これらの改善は、サムネイルから機能を抽出するために軽量な2d cnnモデルを設計することで達成された。 フル18機能長ビデオ(約32.9時間)の大規模な定量的実験により,提案手法は,同じエンドユーザーデバイス構成の最先端手法よりも計算効率が高いことがわかった。 56名の被験者による共同定性評価の結果,提案手法を用いて作成したサマリーに高い評価が得られた。 私たちの知る限りでは、これは、長編ビデオにサムネイルコンテナを使用した、クライアント主導のパーソナライズされたkeyshotビデオ要約フレームワークを設計する最初の試みです。

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