論文の概要: Video Summarization Techniques: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04449v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 11:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 07:25:54.530769
• Title: Video Summarization Techniques: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: Video Summarization Techniques: A Comprehensive Reviews
• Authors: Toqa Alaa, Ahmad Mongy, Assem Bakr, Mariam Diab, Walid Gomaa,
• Abstract要約: 本稿では,抽象的戦略と抽出的戦略の両方を強調し,映像要約のための様々なアプローチと手法について考察する。 抽出要約のプロセスは、ソースビデオからキーフレームやセグメントを識別し、ショット境界認識やクラスタリングなどの手法を利用する。 一方、抽象的な要約は、深層ニューラルネットワークや自然言語処理、強化学習、注意機構、生成的敵ネットワーク、マルチモーダル学習といった機械学習モデルを用いて、ビデオから不可欠なコンテンツを取得することによって、新たなコンテンツを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6381055567716192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of video content across a variety of industries, including social media, education, entertainment, and surveillance, has made video summarization an essential field of study. The current work is a survey that explores the various approaches and methods created for video summarizing, emphasizing both abstractive and extractive strategies. The process of extractive summarization involves the identification of key frames or segments from the source video, utilizing methods such as shot boundary recognition, and clustering. On the other hand, abstractive summarization creates new content by getting the essential content from the video, using machine learning models like deep neural networks and natural language processing, reinforcement learning, attention mechanisms, generative adversarial networks, and multi-modal learning. We also include approaches that incorporate the two methodologies, along with discussing the uses and difficulties encountered in real-world implementations. The paper also covers the datasets used to benchmark these techniques. This review attempts to provide a state-of-the-art thorough knowledge of the current state and future directions of video summarization research.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア、教育、エンターテイメント、監視など、さまざまな産業におけるビデオコンテンツの急速な拡大は、ビデオ要約を重要な研究分野にしている。 現在の研究は、抽象的戦略と抽出的戦略の両方を強調する、ビデオ要約のための様々なアプローチと手法を探求する調査である。 抽出要約のプロセスは、ソースビデオからキーフレームやセグメントを識別し、ショット境界認識やクラスタリングなどの手法を利用する。 一方、抽象的な要約は、深層ニューラルネットワークや自然言語処理、強化学習、注意機構、生成的敵ネットワーク、マルチモーダル学習といった機械学習モデルを用いて、ビデオから不可欠なコンテンツを取得することによって、新たなコンテンツを生成する。 また、この2つの方法論を取り入れたアプローチや、実世界の実装で遭遇した利用と難しさについても論じる。 論文では、これらのテクニックのベンチマークに使われるデータセットについても取り上げている。 本稿では,映像要約研究の現状と今後の方向性について,最先端の知識を提供する。

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