論文の概要: Semi-supervised 3D Video Information Retrieval with Deep Neural Network
and Bi-directional Dynamic-time Warping Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01063v1
- Date: Sun, 3 Sep 2023 03:10:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 23:26:25.347834
- Title: Semi-supervised 3D Video Information Retrieval with Deep Neural Network
and Bi-directional Dynamic-time Warping Algorithm
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークと双方向動的時間ワープアルゴリズムを用いた半教師付き3次元映像情報検索
- Authors: Yintai Ma, Diego Klabjan
- Abstract要約: 提案アルゴリズムは,大規模なビデオデータセットを処理し,最も関連性の高い映像を検索ビデオクリップに検索するように設計されている。
候補と調査ビデオの両方を一連のクリップに分割し、各クリップをオートエンコーダ支援のディープニューラルネットワークを用いて表現ベクトルに変換する。
次に, 双方向動的時間ワープ法を用いて, 埋め込みベクトル列間の類似度を計算した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.39527406033429
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel semi-supervised deep learning algorithm for
retrieving similar 2D and 3D videos based on visual content. The proposed
approach combines the power of deep convolutional and recurrent neural networks
with dynamic time warping as a similarity measure. The proposed algorithm is
designed to handle large video datasets and retrieve the most related videos to
a given inquiry video clip based on its graphical frames and contents. We split
both the candidate and the inquiry videos into a sequence of clips and convert
each clip to a representation vector using an autoencoder-backed deep neural
network. We then calculate a similarity measure between the sequences of
embedding vectors using a bi-directional dynamic time-warping method. This
approach is tested on multiple public datasets, including CC\_WEB\_VIDEO,
Youtube-8m, S3DIS, and Synthia, and showed good results compared to
state-of-the-art. The algorithm effectively solves video retrieval tasks and
outperforms the benchmarked state-of-the-art deep learning model.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚コンテンツに基づく類似した2次元および3次元映像を検索する,半教師付き深層学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,ディープ畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークのパワーと,類似度尺度としての動的時間ウォーピングを組み合わせたものである。
提案アルゴリズムは,大規模なビデオデータセットを処理し,そのグラフィカルなフレームや内容に基づいて,最も関連性の高い映像を検索する。
候補と問合せビデオの両方を一連のクリップに分割し、各クリップをオートエンコーダが支援するディープニューラルネットワークを用いて表現ベクトルに変換する。
次に,双方向動的時間ウォーピング法を用いて埋め込みベクトル列間の類似度測度を計算する。
このアプローチは、CC\_WEB\_VIDEO、Youtube-8m、S3DIS、Synthiaを含む複数のパブリックデータセットでテストされ、最先端と比較して良い結果を示した。
このアルゴリズムは、ビデオ検索タスクを効果的に解決し、ベンチマークした最先端ディープラーニングモデルを上回る。
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