論文の概要: Enhancing Video Summarization with Context Awareness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04564v1
- Date: Sat, 6 Apr 2024 09:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 20:39:11.468072
- Title: Enhancing Video Summarization with Context Awareness
- Title（参考訳）: 文脈認識による映像要約の強化
- Authors: Hai-Dang Huynh-Lam, Ngoc-Phuong Ho-Thi, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le,
- Abstract要約: ビデオ要約は、ビデオの本質をキャプチャするテクニック、ショット、セグメントを選択することで、簡潔な要約を自動的に生成する。
ビデオ要約の重要性にもかかわらず、多様で代表的なデータセットが不足している。
本稿では,映像データ構造と情報を活用して情報要約を生成する教師なし手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.861215740353247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Video summarization is a crucial research area that aims to efficiently browse and retrieve relevant information from the vast amount of video content available today. With the exponential growth of multimedia data, the ability to extract meaningful representations from videos has become essential. Video summarization techniques automatically generate concise summaries by selecting keyframes, shots, or segments that capture the video's essence. This process improves the efficiency and accuracy of various applications, including video surveillance, education, entertainment, and social media. Despite the importance of video summarization, there is a lack of diverse and representative datasets, hindering comprehensive evaluation and benchmarking of algorithms. Existing evaluation metrics also fail to fully capture the complexities of video summarization, limiting accurate algorithm assessment and hindering the field's progress. To overcome data scarcity challenges and improve evaluation, we propose an unsupervised approach that leverages video data structure and information for generating informative summaries. By moving away from fixed annotations, our framework can produce representative summaries effectively. Moreover, we introduce an innovative evaluation pipeline tailored specifically for video summarization. Human participants are involved in the evaluation, comparing our generated summaries to ground truth summaries and assessing their informativeness. This human-centric approach provides valuable insights into the effectiveness of our proposed techniques. Experimental results demonstrate that our training-free framework outperforms existing unsupervised approaches and achieves competitive results compared to state-of-the-art supervised methods.
- Abstract（参考訳）: ビデオ要約は、現在利用可能な膨大な量のビデオコンテンツから関連情報を効率的に閲覧・取得することを目的とした重要な研究分野である。
マルチメディアデータの指数的成長に伴い、ビデオから意味のある表現を抽出する能力が不可欠になっている。
ビデオ要約技術は、ビデオの本質をキャプチャするキーフレーム、ショット、セグメントを選択することで、簡潔な要約を自動的に生成する。
このプロセスは、ビデオ監視、教育、エンターテイメント、ソーシャルメディアなど、様々な応用の効率性と精度を向上させる。
ビデオ要約の重要性にもかかわらず、多様で代表的なデータセットが欠如しており、包括的な評価とアルゴリズムのベンチマークを妨げている。
既存の評価指標は、ビデオ要約の複雑さを完全に捉えることができず、正確なアルゴリズム評価を制限し、フィールドの進行を妨げている。
データ不足を克服し、評価を改善するために、映像データ構造と情報を活用して情報的要約を生成する教師なしアプローチを提案する。
固定アノテーションから離れることによって、我々のフレームワークは代表的な要約を効果的に生成できる。
さらに,映像要約に特化した革新的な評価パイプラインを提案する。
人間の参加者は、生成した要約を真実の要約と比較し、その情報性を評価する。
この人間中心のアプローチは、提案手法の有効性に関する貴重な洞察を提供する。
実験結果から,我々のトレーニングフリーフレームワークは既存の教師なし手法よりも優れており,最先端の教師付き手法と比較して競争的な結果が得られることが示された。
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