論文の概要: Transforming faces into video stories -- VideoFace2.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02060v1
- Date: Sun, 04 May 2025 10:36:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.406493
- Title: Transforming faces into video stories -- VideoFace2.0
- Title（参考訳）: 顔をビデオストーリーに変換する - VideoFace2.0
- Authors: Branko Brkljač, Vladimir Kalušev, Branislav Popović, Milan Sečujski,
- Abstract要約: VideoFace2.0は、入力ビデオ中の各ユニークな顔の空間的および時間的局所化のための開発システムの名称である。
提案アルゴリズムは,顔検出,顔認識,受動的トラッキング・バイ・検出の概念を組み合わせる。
このシステムは、既存のビデオ制作機器のコンパクトでモジュラーな拡張として構想されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Face detection and face recognition have been in the focus of vision community since the very beginnings. Inspired by the success of the original Videoface digitizer, a pioneering device that allowed users to capture video signals from any source, we have designed an advanced video analytics tool to efficiently create structured video stories, i.e. identity-based information catalogs. VideoFace2.0 is the name of the developed system for spatial and temporal localization of each unique face in the input video, i.e. face re-identification (ReID), which also allows their cataloging, characterization and creation of structured video outputs for later downstream tasks. Developed near real-time solution is primarily designed to be utilized in application scenarios involving TV production, media analysis, and as an efficient tool for creating large video datasets necessary for training machine learning (ML) models in challenging vision tasks such as lip reading and multimodal speech recognition. Conducted experiments confirm applicability of the proposed face ReID algorithm that is combining the concepts of face detection, face recognition and passive tracking-by-detection in order to achieve robust and efficient face ReID. The system is envisioned as a compact and modular extensions of the existing video production equipment. We hope that the presented work and shared code will stimulate further interest in development of similar, application specific video analysis tools, and lower the entry barrier for production of high-quality multi-modal ML datasets in the future.
- Abstract（参考訳）: 顔検出と顔認識は、当初から視覚コミュニティの焦点となっている。
ユーザが任意のソースからビデオ信号をキャプチャできる先駆的なデバイスであるVideofaceデジタイザの成功に触発されて、我々は、構造化されたビデオストーリー、すなわちアイデンティティベースの情報カタログを効率的に作成するための高度なビデオ分析ツールを設計した。
VideoFace2.0は、入力ビデオ中の各ユニークな顔の空間的および時間的局所化(つまり、顔の再識別(ReID))のための開発システムの名称であり、後続の下流タスクのための構造化されたビデオ出力のカタログ化、キャラクタリゼーション、作成を可能にする。
ほぼリアルタイムに開発されたソリューションは、主に、テレビ制作、メディア分析、および唇読みやマルチモーダル音声認識のような挑戦的な視覚タスクにおいて機械学習(ML)モデルのトレーニングに必要な大規模なビデオデータセットを作成するための効率的なツールとして、アプリケーションシナリオで利用されるように設計されている。
顔検出, 顔認識, 受動追尾検出の概念を組み合わせて, 堅牢かつ効率的な顔ReIDを実現する顔ReIDアルゴリズムの適用性を確認した。
このシステムは、既存のビデオ制作機器のコンパクトでモジュラーな拡張として構想されている。
提示された作業と共有コードは、類似したアプリケーション固有のビデオ分析ツールの開発へのさらなる関心を喚起し、将来、高品質なマルチモーダルMLデータセットの作成の参入障壁を低くすることを願っている。
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