소비자 동영상에 대한 준실시간 요약

비디오 카메라의 광범위한 보급으로 인해 우리는 편집되지 않고 구조화되지 않은 동영상 데이터의 방대한 컬렉션을 맞닥뜨리고 있습니다. 이러한 소비자 동영상들로부터 자동으로 요약을 생성하는 방법이 부족하여 색인화하거나 검색하는 데 지루하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 본 연구에서는 편집되지 않고 구조화되지 않은 동영상의 가장 중요하고 흥미로운 내용을 간단히 요약하는 방법인 온라인 비디오 하이라이팅을 제안합니다. 이는 수작업 처리 시 시간적, 재정적으로 비용이 많이 들 수 있습니다. 구체적으로, 우리의 방법은 주어진 비디오로부터 그룹 스파스 코딩을 사용하여 사전을 학습하고, 사전의 원자를 즉석에서 업데이트합니다. 그런 다음, 학습된 사전을 사용해 스파스하게 재구성할 수 없는 세그먼트를 결합하여 요약 비디오를 생성합니다. 우리 방법의 온라인 방식은 임의의 길이의 비디오를 처리할 수 있게 하며, 비디오의 끝을 보기 전에 요약 생성을 시작할 수 있습니다. 게다가, 우리 방법이 요구하는 처리 시간은 원래 비디오 길이에 가까워 준실시간 요약 속도를 달성합니다. 12시간 이상의 감시 및 유튜브 비디오에 대한 이론적 분석과 실험 결과를 제공하며, 온라인 비디오 하이라이팅의 효과성을 입증합니다.