論文の概要: Visualizing Celebrity Dynamics in Video Content: A Proposed Approach Using Face Recognition Timestamp Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03292v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 16:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.723196
• Title: Visualizing Celebrity Dynamics in Video Content: A Proposed Approach Using Face Recognition Timestamp Data
• Title（参考訳）: ビデオコンテンツ中のセレブのダイナミクスを可視化する:顔認識タイムスタンプデータを用いた提案手法
• Authors: Doğanay Demir, İlknur Durgar Elkahlout,
• Abstract要約: 本稿では,分散マルチGPU推論システムとインタラクティブな可視化プラットフォームを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 この推論フレームワークは、最適化されたONNXモデルを利用して、大量のビデオデータを効率的に処理する。 このシステムのインタラクティブな性質により、ユーザは動的にデータを探索し、キーモーメントを特定し、個人間の進化する関係を明らかにすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In an era dominated by video content, understanding its structure and dynamics has become increasingly important. This paper presents a hybrid framework that combines a distributed multi-GPU inference system with an interactive visualization platform for analyzing celebrity dynamics in video episodes. The inference framework efficiently processes large volumes of video data by leveraging optimized ONNX models, heterogeneous batch inference, and high-throughput parallelism, ensuring scalable generation of timestamped appearance records. These records are then transformed into a comprehensive suite of visualizations, including appearance frequency charts, duration analyses, pie charts, co-appearance matrices, network graphs, stacked area charts, seasonal comparisons, and heatmaps. Together, these visualizations provide multi-dimensional insights into video content, revealing patterns in celebrity prominence, screen-time distribution, temporal dynamics, co-appearance relationships, and intensity across episodes and seasons. The interactive nature of the system allows users to dynamically explore data, identify key moments, and uncover evolving relationships between individuals. By bridging distributed recognition with structured, visually-driven analytics, this work enables new possibilities for entertainment analytics, content creation strategies, and audience engagement studies.
• Abstract（参考訳）: ビデオコンテンツが支配する時代には、その構造とダイナミクスを理解することがますます重要になっている。 本稿では,分散マルチGPU推論システムとインタラクティブな可視化プラットフォームを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 この推論フレームワークは、最適化されたONNXモデル、異種バッチ推論、高スループット並列性を活用して、大量のビデオデータを効率的に処理し、タイムスタンプ付き外観記録のスケーラブルな生成を実現する。 これらのレコードは、出現頻度チャート、時間分析、パイチャート、同時出現行列、ネットワークグラフ、重ねられたエリアチャート、季節比較、ヒートマップなど、包括的な視覚化スイートに変換される。 これらビジュアライゼーションは、ビデオコンテンツに関する多次元的な洞察を提供し、有名人の卓越性、スクリーンタイムの分布、時間的ダイナミクス、同時出現関係、エピソードやシーズン間の強度を明らかにする。 このシステムのインタラクティブな性質により、ユーザは動的にデータを探索し、キーモーメントを特定し、個人間の進化する関係を明らかにすることができる。 構造化された視覚的分析で分散認識をブリッジすることで、エンターテイメント分析、コンテンツ作成戦略、オーディエンスエンゲージメント研究の新しい可能性を実現する。

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