【24h】

News Video Story segmentation

机译:新闻视频故事细分

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

This paper presents a two-level framework for news video segmentation. Our framework is established based upon a similar framework as in [Chaisorn et al. 2002]. We extended the original framework by adding rule-based pre-segmentation module, similarity measurement module and new features. We perform Decision tree at the shot level and HMM (Hidden Markov models) analysis at the story level, respectively. Experiment result with a training set of 24 hours (967 story units) news video from CCTV-9 (China Central TV-International) and a testing set of 24 hours (779 story units) news video from several TV-channels show that our semi-automatic system can achieve 81.5% of F1 value in the case of CCTV-9.
机译:本文提出了新闻视频分段的两级框架。我们的框架是根据与[Chaisorn等人,2003年2002]。我们通过添加基于规则的预分段模块,相似性度量模块和新功能来扩展原始框架。我们分别在镜头级别执行决策树,并在故事级别执行HMM(隐马尔可夫模型)分析。来自CCTV-9(中央电视台国际频道)的24小时(967个故事单元)新闻视频训练集和来自多个电视频道的24小时(779个故事单元)新闻视频的测试集表明,我们的半-在CCTV-9的情况下,自动系统可以达到F1值的81.5%。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号