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인터넷에서 웹 비디오의 폭발적인 증가로 인해 수백 또는 수천 개의 비디오를 효율적으로 탐색하는 것이 어려워졌습니다. 이벤트 쿼리를 검색할 때, 사용자는 검색 엔진에서 반환된 방대한 양의 웹 비디오에 당황하게 됩니다. 이러한 결과를 탐색하는 데는 시간이 소요되며, 사용자 경험이 저하될 수 있습니다. 본 논문에서는 태그 로컬라이제이션 및 키 샷 마이닝을 통해 이벤트 기반 웹 비디오 요약을 위한 접근 방식을 제시합니다. 먼저 각 비디오와 관련된 태그를 해당 샷으로 로컬라이즈합니다. 그런 다음, 샷 수준의 태그를 쿼리와 매칭하여 샷의 관련성을 추정합니다. 이후, 키 서브 이벤트의 반복 발생 특성을 탐색하여 높은 관련성 점수를 가진 샷에서 키 샷의 집합을 식별합니다. 6 및 22의 체계를 따르면서, 우리는 스레드 비디오 스키밍과 시각-텍스트 스토리보드라는 두 가지 유형의 요약을 제공합니다. 60개의 쿼리와 10,000개 이상의 웹 비디오를 포함하는 말뭉치에서 실험을 수행했습니다. 평가는 제안된 접근 방식의 효과를 입증합니다.
Wang et al. (Tue,)는 이 문제를 연구했습니다.