論文の概要: Leveraging Compressed Frame Sizes For Ultra-Fast Video Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08580v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 14:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:11:12.688711
• Title: Leveraging Compressed Frame Sizes For Ultra-Fast Video Classification
• Title（参考訳）: 超高速ビデオ分類のための圧縮フレームサイズを活用
• Authors: Yuxing Han, Yunan Ding, Chen Ye Gan, Jiangtao Wen
• Abstract要約: 動画をSportやMusic Videoといった別のカテゴリーに分類することは、マルチメディアの理解と検索に不可欠である。 従来の方法では、色、テクスチャ、動きといったピクセルレベルの特徴を抽出するためにビデオ圧縮が必要である。 本稿では,ビデオの圧縮後ビットストリームのみを解析して分類を行い,ビットストリーム復号化の必要性を解消する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.322783570127756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classifying videos into distinct categories, such as Sport and Music Video, is crucial for multimedia understanding and retrieval, especially when an immense volume of video content is being constantly generated. Traditional methods require video decompression to extract pixel-level features like color, texture, and motion, thereby increasing computational and storage demands. Moreover, these methods often suffer from performance degradation in low-quality videos. We present a novel approach that examines only the post-compression bitstream of a video to perform classification, eliminating the need for bitstream decoding. To validate our approach, we built a comprehensive data set comprising over 29,000 YouTube video clips, totaling 6,000 hours and spanning 11 distinct categories. Our evaluations indicate precision, accuracy, and recall rates consistently above 80%, many exceeding 90%, and some reaching 99%. The algorithm operates approximately 15,000 times faster than real-time for 30fps videos, outperforming traditional Dynamic Time Warping (DTW) algorithm by seven orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: 動画をSportやMusic Videoといった別のカテゴリーに分類することは、特に大量のビデオコンテンツが常に生成されている場合、マルチメディアの理解と検索に不可欠である。 従来の方法では、色、テクスチャ、動きといったピクセルレベルの特徴を抽出するためにビデオ圧縮が必要であり、それによって計算と記憶の要求が増大する。 さらに、これらの手法は低品質ビデオの性能劣化に悩まされることが多い。 本稿では,ビデオの圧縮後ビットストリームのみを解析して分類を行い,ビットストリーム復号化の必要性を解消する手法を提案する。 このアプローチを検証するために、29,000以上のYouTubeビデオクリップで構成され、合計6000時間、11の異なるカテゴリにまたがる包括的なデータセットを構築しました。 評価の結果、精度、精度、リコール率は80%以上であり、その多くが90%を超え、一部は99%に達している。 このアルゴリズムは30fpsビデオのリアルタイムよりも約15,000倍高速で動作し、従来の動的時間ウォーピング(DTW)アルゴリズムよりも7桁高速である。

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