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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 553 - 563 (11page)
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최근 개인방송 플랫폼을 통해 업로드 되는 콘텐츠가 증가함에 따라 시청자의 편의를 위해 하이라이트 영상을 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 영상의 하이라이트 위치를 자동으로 예측하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 채팅과 오디오 정보를 이용하며 양방향 LSTM을 사용해 영상의 흐름을 이해한다. 또한 콘텐츠의 종류에 따라 단기적 흐름과 함께 중장기적 흐름을 파악하는 다중 시구간 모델도 함께 제안한다. 제안한 모델은 개인방송 플랫폼을 통해 중계된 e스포츠와 야구경기 영상들을 이용하여 평가하였으며, 다중 시구간 정보를 활용하는 것이 하이라이트 예측에 유용함을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 하이라이트 예측 모델
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Twitch, https://www.twitch.tv/ (accessed Mar. 08, 2019).
Kakao TV, https://tv.kakao.com/ (accessed Mar. 08, 2019).
M. Sun, A. Farhadi, and S. Seitz, “Ranking Domain -specific Highlights by Analyzing Edited Videos,” European Conference on Computer Vision, Zurich, Switzerland, pp. 708-802, 2014, doi:10.1007/978-3-319-10590-1_51.
H. Tang, V. Kwatra, ME. Sargin, and U. Gargi, Detecting highlights in sports videos: Cricket as a test case, IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Barcelona, Spain, pp. 1?6, 2011, doi:10.1109/ICME.2011.6012139.
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, Massachusetts, pp. 1-9, 2015, doi: 10.1109/ CVPR.2015.7298594 .
H. Tang, V. Kwatra, ME. Sargin, and U. Gargi, Detecting highlights in sports videos: Cricket as a test case, IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Barcelona, Spain, pp. 1?6, 2011, doi:10.1109/ICME.2011.6012139.
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, Massachusetts, pp. 1-9, 2015, doi: 10.1109/ CVPR.2015.7298594 .
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