Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
사건 단위 비디오 검색을 위한 클립 키프레임 특징과 행동 특징 벡터를 융합한 비디오 특징 벡터 생성 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Method for Generating Video Feature Vector by Aggregation of Clip Keyframe and Action Feature Vectors for Video Retrieval on an Incident Basis |
| 저자(Author) |
이동훈
정민수
이종석
낭종호
Donghoon Lee
Minsoo Jeong
Jongseok Lee
Jongho Nang
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0518 ~ 0520 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 비디오 공유 플랫폼의 비약적인 성장으로 콘텐츠 기반 비디오 검색의 역할이 대두되고 있다. 우리는 유튜브와 같은 플랫폼에서 동일한 사건을 다룬 여러 형태의 비디오를 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 동일 사건을 다룬 여러 형태의 비디오를 찾는 문제를 사건 단위 비디오 검색(FIVR)이라고 한다. 기존의 방법은 프레임 특징을 추출하기에 클립의 시간-의존적인 정보를 상당히 소실시키는 문제가 있고 FIVR-5K 쿼리 비디오 중 절반 정도에서 인물이 등장한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 클립 내 키프레임의 공간적인 구조와 클립이 가진 시간-의존적인 인물의 행동 정보를 융합하여 클립 특징 벡터를 만들고 이 클립 특징 벡터 간의 의존성을 학습하여 비디오 특징 벡터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 FIVR-5K에서 비디오 단위 표현을 이용한 State-of-the-art 사건 단위 비디오 검색 방법을 뛰어넘는 성능(~4% mAP)을 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
