論文の概要: Fight Scene Detection for Movie Highlight Generation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05152v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 08:18:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 22:55:40.733129
- Title: Fight Scene Detection for Movie Highlight Generation System
- Title（参考訳）: 映画ハイライト生成システムにおけるファイトシーン検出
- Authors: Aryan Mathur,
- Abstract要約: 我々は,MHGS(Movie Highlight Generation Systems)に使用できる新しいFight Scene Detection(FSD)モデルを提供する。
提案するFSDシステムは,映画シーンの時間的特徴を利用して,戦闘シーンを自動的に識別する。
提案手法の精度は93.5%であり,Hough Forestsによる2D CNNよりも92%高く,精度が65%である3D CNNよりもかなり高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper of a research based project, using Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks, we provide a novel Fight Scene Detection (FSD) model which can be used for Movie Highlight Generation Systems (MHGS) based on deep learning and Neural Networks . Movies usually have Fight Scenes to keep the audience amazed. For trailer generation, or any other application of Highlight generation, it is very tidious to first identify all such scenes manually and then compile them to generate a highlight serving the purpose. Our proposed FSD system utilises temporal characteristics of the movie scenes and thus is capable to automatically identify fight scenes. Thereby helping in the effective production of captivating movie highlights. We observe that the proposed solution features 93.5% accuracy and is higher than 2D CNN with Hough Forests which being 92% accurate and is significantly higher than 3D CNN which features an accuracy of 65%.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,双方向長短期記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)ネットワークを用いて,深層学習とニューラルネットワークに基づく映画ハイライト生成システム(MHGS)に使用可能なFSD(Fight Scene Detection)モデルを提案する。
映画は通常、観客を驚かせるためにファイトシーンを持っている。
トレーラー・ジェネレーションや、その他のハイライト・ジェネレーションの応用については、まずこれらのシーンを手動で識別し、それらをコンパイルして目的に合うハイライトを生成するのは大変残念である。
提案するFSDシステムは,映画シーンの時間的特徴を利用して,戦闘シーンを自動的に識別する。
これにより、キャプチャング映画のハイライトを効果的に制作するのに役立つ。
提案手法の精度は93.5%であり,Hough Forestsによる2D CNNよりも92%高く,精度が65%である3D CNNよりもかなり高い。
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