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検索基準時空画像の自動生成による類似プレイ検索の高精度化

机译:通过自动生成搜索参考时空图像来提高类似游戏搜索的准确性

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摘要

This paper proposes the method to search the specific scenes from videos. The method uses motion compensation vector information and color information extracted from the MPEG-1 encoded video. And this paper proposes how to search the specific scene based on it. In order to increase the performance of play estimation, we introduce automatic generation of a new template space-time map using the K-means method. The propose method creates the space-time map from motion compensation vector information and color information. The space-time map is a thing one-dimensional compressed based on line information and row information. At Second, In order to search for a specific scene, template picture and space-time map are compared.%本論文では動画の中から特定のシーンを検索することを目的としている.MPEG-1エンコードされた動画から各フレームの動き補償べクトル情報及び色情報を抽出し,それらを使用して野球の試合の動画の中から特定のプレイの場面を検索する.また,本論文では検索精度を向上させるためにK-means法を使用してクラスタリングを行い,その結果から新規テンプレートを作成する.提案方式は,各フレームの動き補償ベクトル情報及び色情報に対して一次元投影を行うことで時空画像を作成し,それらと検索の基準となる時空画像(以下、テンプレートと記述)との比較を行うことで検索を行う.
机译:该方法提出了一种从视频中搜索特定场景的方法,该方法利用了从MPEG-1编码视频中提取的运动补偿矢量信息和色彩信息,并提出了基于该信息搜索特定场景的方法。在游戏估计的性能方面,我们介绍了使用K-means方法自动生成新模板时空图的方法。提议的方法是根据运动补偿矢量信息和颜色信息创建时空图的。基于行信息和行信息的一维压缩。其次,为了搜索特定的场景,将模板图片和时空图进行了比较。%本文中,我们在视频中搜索特定的场景。从MPEG-1编码的视频中提取每个帧的运动补偿矢量信息和颜色信息,并将它们用于从棒球比赛的视频中搜索特定的比赛场景。另外,为了提高搜索精度,本文使用K-means方法进行聚类,并从结果中创建一个新模板,该方法针对每帧使用运动补偿矢量信息和颜色信息。通过执行一维投影来创建时空图像,并且将它们与作为搜索参考的时空图像(以下称为模板)进行比较。搜索它。

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