論文の概要: Deep Architectures for Content Moderation and Movie Content Rating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04533v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 19:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:26:32.436233
• Title: Deep Architectures for Content Moderation and Movie Content Rating
• Title（参考訳）: コンテンツモデレーションと映画コンテンツ評価のための深層アーキテクチャ
• Authors: Fatih Cagatay Akyon, Alptekin Temizel
• Abstract要約: 映画コンテンツの格付けとテレビ番組の格付けは、専門委員会によって確立された2つの最も一般的な格付けシステムである。 コンピュータビジョンに基づく映像コンテンツ分析技術を用いて評価プロセスを自動化することが望ましい方法である。 本稿では,アクション認識,マルチモーダル学習,映画ジャンル分類,センシティブコンテンツ検出に関する関連研究を要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rating a video based on its content is an important step for classifying video age categories. Movie content rating and TV show rating are the two most common rating systems established by professional committees. However, manually reviewing and evaluating scene/film content by a committee is a tedious work and it becomes increasingly difficult with the ever-growing amount of online video content. As such, a desirable solution is to use computer vision based video content analysis techniques to automate the evaluation process. In this paper, related works are summarized for action recognition, multi-modal learning, movie genre classification, and sensitive content detection in the context of content moderation and movie content rating. The project page is available at https://github.com/fcakyon/content-moderation-deep-learning}.
• Abstract（参考訳）: コンテンツに基づくビデオの評価は、ビデオ年齢カテゴリーを分類するための重要なステップである。 映画コンテンツレーティングとテレビ番組レーティングは、専門家委員会が設立した2つの最も一般的なレーティングシステムである。 しかし、委員会によるシーン・フィルムコンテンツの手作業によるレビュー・評価は面倒な作業であり、オンラインビデオコンテンツの増大がますます困難になっている。 そのため、コンピュータビジョンに基づく映像コンテンツ分析技術を用いて評価プロセスを自動化することが望ましい。 本稿では,アクション認識,マルチモーダル学習,映画ジャンル分類,コンテンツモデレーションと映画コンテンツ評価の文脈におけるセンシティブなコンテンツ検出について要約する。 プロジェクトページはhttps://github.com/fcakyon/content-moderation-deep-learning}で入手できる。

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