論文の概要: VADER: Video Alignment Differencing and Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13193v2
• Date: Sat, 25 Mar 2023 10:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 11:45:22.052560
• Title: VADER: Video Alignment Differencing and Retrieval
• Title（参考訳）: VADER:ビデオアライメントのディフレクションと検索
• Authors: Alexander Black, Simon Jenni, Tu Bui, Md. Mehrab Tanjim, Stefano Petrangeli, Ritwik Sinha, Viswanathan Swaminathan, John Collomosse
• Abstract要約: VADERは、堅牢なビジュアル記述子と、チャンクされたビデオコンテンツに対するスケーラブルな検索を使用して、部分的なビデオフラグメントを候補ビデオにマッチし、調整する。 時空間コンパレータモジュールは、コンテンツ間の操作の領域を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.88247176534426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose VADER, a spatio-temporal matching, alignment, and change summarization method to help fight misinformation spread via manipulated videos. VADER matches and coarsely aligns partial video fragments to candidate videos using a robust visual descriptor and scalable search over adaptively chunked video content. A transformer-based alignment module then refines the temporal localization of the query fragment within the matched video. A space-time comparator module identifies regions of manipulation between aligned content, invariant to any changes due to any residual temporal misalignments or artifacts arising from non-editorial changes of the content. Robustly matching video to a trusted source enables conclusions to be drawn on video provenance, enabling informed trust decisions on content encountered.
• Abstract（参考訳）: 操作されたビデオを介して拡散する誤情報に対抗するために,時空間マッチング,アライメント,および変更要約手法であるVADERを提案する。 VADERは、ロバストなビジュアル記述子と適応的にチャンクされたビデオコンテンツに対するスケーラブルな検索を使用して、部分的なビデオ断片を候補ビデオにマッチし、粗く整列する。 トランスベースのアライメントモジュールは、マッチしたビデオ内のクエリフラグメントの時間的ローカライズを洗練する。 時空間コンパレータモジュールは、コンテンツの非編集的変化に起因する残余の時間的不一致やアーティファクトによる変化に不変な、アライメントされたコンテンツ間の操作領域を特定する。 信頼性のあるソースにロバストにマッチしたビデオは、ビデオの証明に基づいて結論を導き、遭遇したコンテンツに関する情報信頼決定を可能にする。

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