論文の概要: Automatic Camera Control and Directing with an Ultra-High-Definition
Collaborative Recording System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05213v1
- Date: Wed, 10 Aug 2022 08:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-11 13:12:31.376155
- Title: Automatic Camera Control and Directing with an Ultra-High-Definition
Collaborative Recording System
- Title（参考訳）: 超高精細協調記録システムによる自動カメラ制御と誘導
- Authors: Bram Vanherle, Tim Vervoort, Nick Michiels, Philippe Bekaert
- Abstract要約: 複数のカメラアングルからイベントをキャプチャすることで、視聴者はそのイベントの最も完全で興味深い写真を得ることができる。
全方位カメラや広角カメラの導入により、イベントをより完全に捉えられるようになった。
イベントの複数の超高解像度ビデオストリームが与えられると、視覚的に喜ぶ一連のショットを生成することができるシステムを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Capturing an event from multiple camera angles can give a viewer the most
complete and interesting picture of that event. To be suitable for
broadcasting, a human director needs to decide what to show at each point in
time. This can become cumbersome with an increasing number of camera angles.
The introduction of omnidirectional or wide-angle cameras has allowed for
events to be captured more completely, making it even more difficult for the
director to pick a good shot. In this paper, a system is presented that, given
multiple ultra-high resolution video streams of an event, can generate a
visually pleasing sequence of shots that manages to follow the relevant action
of an event. Due to the algorithm being general purpose, it can be applied to
most scenarios that feature humans. The proposed method allows for online
processing when real-time broadcasting is required, as well as offline
processing when the quality of the camera operation is the priority. Object
detection is used to detect humans and other objects of interest in the input
streams. Detected persons of interest, along with a set of rules based on
cinematic conventions, are used to determine which video stream to show and
what part of that stream is virtually framed. The user can provide a number of
settings that determine how these rules are interpreted. The system is able to
handle input from different wide-angle video streams by removing lens
distortions. Using a user study it is shown, for a number of different
scenarios, that the proposed automated director is able to capture an event
with aesthetically pleasing video compositions and human-like shot switching
behavior.
- Abstract（参考訳）: 複数のカメラアングルからイベントをキャプチャすることで、視聴者にイベントの最も完全かつ興味深い写真を与えることができる。
放送に適したためには、人間監督が各時点に何を表示するかを決定する必要がある。
これはカメラアングルの数が増えると面倒になる。
全方位カメラや広角カメラの導入により、イベントをもっと完全に捉えられるようになり、監督が良い撮影を選ぶことがさらに困難になった。
本稿では、イベントの複数の超高解像度ビデオストリームが与えられた場合、イベントの関連アクションを追跡する視覚的に楽しい一連のショットを生成できるシステムを提案する。
アルゴリズムは汎用的であるため、人間を特徴とするほとんどのシナリオに適用することができる。
提案手法は,リアルタイム放送が必要な場合のオンライン処理と,カメラ操作の品質が優先される場合のオフライン処理を実現する。
オブジェクト検出は、入力ストリームに注目する人間や他のオブジェクトを検出するために使用される。
検出された関心のある人は、撮影規則に基づく一連のルールとともに、どのビデオストリームを表示するか、そのストリームのどの部分が事実上フレーム化されているかを決定するために使用される。
ユーザーはこれらのルールがどのように解釈されるかを決定するいくつかの設定を提供することができる。
このシステムは、レンズの歪みを取り除くことで、様々な広角ビデオストリームからの入力を処理できる。
ユーザスタディを用いて,複数のシナリオにおいて,提案する自動監督装置は,映像構成の美しさと人間的なショット切替動作でイベントをキャプチャできることを示した。
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