論文の概要: A Survey of Task-Based Machine Learning Content Extraction Services for VIDINT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04158v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 00:02:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 16:27:10.774784
• Title: A Survey of Task-Based Machine Learning Content Extraction Services for VIDINT
• Title（参考訳）: VIDINTにおけるタスクベース機械学習コンテンツ抽出サービスの検討
• Authors: Joshua Brunk, Nathan Jermann, Ryan Sharp, Carl D. Hoover
• Abstract要約: ビデオインテリジェンス(VIDINT)データは、過去10年間で重要なインテリジェンスソースになっている。 ビデオからコンテンツを抽出し、構造化するためのAIベースの分析と自動化ツールの必要性は、組織にとって急速に重要になっている。 本稿では、ビデオから情報を取り出すタスクと機械学習技術に基づいて、製品、ソフトウェアリソース、ビデオ分析機能をレビューし、比較する。
• 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: This paper provides a comparison of current video content extraction tools with a focus on comparing commercial task-based machine learning services. Video intelligence (VIDINT) data has become a critical intelligence source in the past decade. The need for AI-based analytics and automation tools to extract and structure content from video has quickly become a priority for organizations needing to search, analyze and exploit video at scale. With rapid growth in machine learning technology, the maturity of machine transcription, machine translation, topic tagging, and object recognition tasks are improving at an exponential rate, breaking performance records in speed and accuracy as new applications evolve. Each section of this paper reviews and compares products, software resources and video analytics capabilities based on tasks relevant to extracting information from video with machine learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現状のビデオコンテンツ抽出ツールの比較を行い,商用タスクベースの機械学習サービスの比較に焦点をあてる。 ビデオインテリジェンス(VIDINT)データは、過去10年間で重要なインテリジェンスソースになっている。 ビデオからコンテンツを抽出し、構造化するためのAIベースの分析と自動化ツールの必要性は、ビデオの大規模な検索、分析、活用を必要とする組織にとって、急速に重要になっている。 機械学習技術の急速な成長に伴い、機械転写、機械翻訳、話題タグ付け、オブジェクト認識タスクの成熟度が指数関数的に向上し、新しいアプリケーションが進化するにつれて、パフォーマンスの記録を速さと正確さで破る。 本稿の各セクションでは,映像から情報を抽出するタスクと機械学習技術に基づいて,製品,ソフトウェアリソース,ビデオ分析機能を比較し,比較する。

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