Detecção de cenas em segmentos semanticamente complexos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Lopes, Bruno Lorenço
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12082014-101301/
Resumo: Diversas áreas da Computação (Personalização e Adaptação de Conteúdo, Recuperação de Informação, entre outras) se beneficiam da segmentação de vídeo em unidades menores de informação. A literatura apresenta diversos métodos e técnicas cujo objetivo é identificar essas unidades. Uma limitação é que tais técnicas não tratam o problema da detecção de cenas em segmentos semanticamente complexos, definidos como trechos de vídeo que apresentam mais de um assunto ou tema, e cuja semântica latente dificilmente pode ser determinada utilizando-se somente uma única mídia. Esses segmentos são muito relevantes, pois estão presentes em diversos domínios de vídeo, tais como filmes, noticiários e mesmo comerciais. A presente Dissertação de Mestrado propõe uma técnica de segmentação de vídeo capaz de identificar cenas em segmentos semanticamente complexos. Para isso utiliza a semântica latente alcançada com o uso de Bag of Visual Words para agrupar os segmentos de um vídeo. O agrupamento é baseado em multimodalidade, analisando-se características visuais e sonoras de cada vídeo e combinando-se os resultados por meio da estratégia fusão tardia. O presente trabalho demonstra a viabilidade técnica em reconhecer cenas em segmentos semanticamente complexos
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